NMath Stats 4.0

Statistik NMath: Alat Pembangun Terbaik untuk Analisis Statistik

Sebagai pembangun, anda tahu bahawa analisis data adalah bahagian penting dalam kerja anda. Sama ada anda sedang mengusahakan aplikasi kewangan, projek penyelidikan saintifik atau sebarang perisian lain yang melibatkan pemprosesan data, anda memerlukan alatan yang boleh dipercayai untuk membantu anda memahami nombor tersebut.

Di situlah NMath Stats masuk. Pakej perisian berkuasa ini mengandungi semua yang anda perlukan untuk melakukan analisis statistik lanjutan dengan mudah dan tepat. Daripada statistik deskriptif asas kepada model regresi kompleks dan ujian hipotesis, NMath Stats mempunyai semuanya.

Mari kita lihat dengan lebih dekat apa yang boleh dilakukan oleh alat yang menakjubkan ini.

Statistik deskriptif

Inti bagi sebarang analisis statistik ialah statistik deskriptif - keupayaan untuk meringkaskan dan menganalisis data dengan cara yang bermakna. Dengan NMath Stats, anda mendapat akses kepada set fungsi yang komprehensif untuk mengira semua ukuran standard kecenderungan memusat (min, median) dan kebolehubahan (varian, sisihan piawai), serta ukuran yang lebih maju seperti pencongan dan kurtosis.

Tetapi itu baru permulaan. NMath Stats juga termasuk fungsi untuk mengira persentil, kuartil, min geometri, min harmonik – malah nilai akar-min-kuasa dua (RMS)! Dan jika itu tidak mencukupi untuk keperluan anda, terdapat banyak lagi fungsi khusus yang tersedia juga.

Taburan Kebarangkalian

Sudah tentu, tiada analisis statistik akan lengkap tanpa taburan kebarangkalian - model matematik yang digunakan untuk menerangkan peristiwa rawak. Dengan perpustakaan luas fungsi pengedaran NMath Stats (termasuk taburan normal/Gaussian), taburan Poisson), taburan khi kuasa dua), taburan gamma), taburan beta), taburan t Pelajar), taburan F) taburan binomial) Taburan Johnson keluarga) keluarga pengedaran binomial negatif)), anda boleh menjana PDF/CDF/CDF songsang/momen pembolehubah rawak untuk sebarang jenis pengedaran yang diperlukan!

Fungsi Kombinatorial

Sebagai tambahan kepada asas teori kebarangkalian seperti faktorial/faktorial log/pekali binomial/binomial log/dsb., NMath Stats juga menyediakan fungsi gabungan seperti pengiraan faktor log yang berguna apabila berurusan dengan nombor besar atau kebarangkalian yang melibatkan kombinasi/permutasi/dsb.

Model Regresi

Apabila tiba masanya untuk membina model ramalan berdasarkan set data anda atau menguji hipotesis tentang hubungan antara pembolehubah di dalamnya - regresi linear selalunya merupakan satu kaedah yang sesuai! Tetapi jangan risau jika ini terdengar menakutkan; dengan keupayaan regresi linear berbilang NMath Stat terbina dalam bersama pilihan regresi logistik juga - tugasan ini menjadi lebih mudah berbanding sebelum ini!

Pengujian Hipotesis

Sebaik sahaja kami membina model menggunakan pelbagai teknik seperti regresi linear atau regresi logistik dsb., kami memerlukan beberapa cara untuk mengesahkan ketepatan/kesahihannya dengan menguji hipotesis terhadapnya! Di situlah ujian hipotesis memainkan peranan - z-tests/t-tests/F-tests/ANOVA/RANOVA/Kruskal-Wallis rankings sum tests/dsb.. Semua ujian ini disertakan dalam set alat yang berkuasa ini supaya pembangun dapat menentukan dengan cepat sama ada mereka keputusan adalah signifikan secara statistik atau tidak!

Regresi Kuasa Dua Terkecil Separa & Pemfaktoran Matriks Bukan Negatif

Bagi mereka yang memerlukan teknik pemodelan yang lebih maju melangkaui regresi linear mudah; regresi kuasa dua terkecil separa & kaedah pemfaktoran matriks bukan negatif mungkin hanya apa yang mereka perlukan! Algoritma ini membolehkan pengguna lebih fleksibiliti apabila menganalisis set data kompleks dengan mengurangkan dimensi sambil mengekalkan ketepatan tahap tinggi sepanjang analisis yang dilakukan menggunakan set data tersebut!

Penapis Melicinkan

Kadangkala set data mungkin mengandungi bunyi yang menyukarkan mengekstrak maklumat bermakna daripadanya secara langsung; penapis melicinkan dimainkan di sini membolehkan pembangun mengeluarkan bunyi yang tidak diingini daripada set data mereka menjadikan analisis seterusnya lebih mudah/lebih tepat secara keseluruhan!.

Analisis Komponen Utama & Pengelompokan

Akhirnya, analisis komponen utama/algoritma pengelompokan menyediakan satu lagi cara mengurangkan dimensi sambil mengekalkan ketepatan tahap tinggi sepanjang analisis yang dilakukan menggunakannya!. Kaedah ini membenarkan pengguna mengumpulkan pemerhatian yang serupa berdasarkan persamaan/perbezaan yang ditemui dalam set data.

Versi Percubaan Percuma Tersedia Sekarang!

Jika semua ini kedengaran terlalu bagus menjadi kenyataan maka mengapa tidak mencuba versi percubaan berfungsi penuh percuma kami hari ini? Anda akan mempunyai akses semua yang disebutkan di atas serta dokumentasi pengguna/fail bantuan/contoh jadi tidak ada apa-apa yang menghalang sesiapa daripada memberikannya sekarang!. Dan setelah berpuas hati dengan prestasinya, beli sahaja versi penuh terima kod sumber bersama ciri-ciri yang disebutkan di atas juga!.