Statgraphics Centurion 18.1破解版

Statgraphics Centurion 18是一款全面的Windows桌面產品，用于統(tǒng)計分析，數(shù)據(jù)可視化和預測分析。它包含260多個程序，涵蓋了廣泛的數(shù)據(jù)分析技術。 Statgraphics 18具有易于使用的GUI，無需學習復雜的命令語言。對從業(yè)者特別有幫助的是StatAdvisor，它以適合向非統(tǒng)計學家呈現(xiàn)的方式解釋統(tǒng)計分析的結果。Statgraphics Centurion主要用于工程數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、統(tǒng)計建模和預測分析，是一款運用范圍非常廣泛的直觀分析平臺，該軟件結合了多種科學的分析計算，運用方差分析、多元化分析、圖表分析、概率分析等為用戶提供了全放位的數(shù)據(jù)分析模式，有效的對產品、工程等進行優(yōu)化處理，在工程的實施階段就預先分析了各種可能出現(xiàn)的異常數(shù)據(jù)問題，從而避免了工程后期出現(xiàn)失誤，該軟件也能用于服務行業(yè)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，為各行業(yè)的專業(yè)人士，以優(yōu)化業(yè)務流程，提高他們的產品和服務，并超越他們的競爭對手創(chuàng)造。

安裝破解教程

1、下載數(shù)據(jù)包并解壓，雙擊“Statgraphics Centurion 18 English X64.msi”點擊next

2、選擇“I Agree”然后縣級next

3、軟件正在安裝，請耐心等待

4、安裝完成

5、安裝完成后將數(shù)據(jù)包內crack文件夾里的破解補丁復制到C:\Program Files\Statgraphics\Statgraphics Centurion 18 - X64目錄下替換原文件即可

軟件新功能

1、一種用于處理大數(shù)據(jù)的新文件格式。 64位版本現(xiàn)在可以分析包含超過1億行的數(shù)據(jù)集。
2、9個用于動態(tài)數(shù)據(jù)可視化的新型交互式Statlet，包括向日葵圖，人口金字塔，風玫瑰和小提琴圖。
3、改進的人口統(tǒng)計地圖，支持SHP文件。
4、用于訪問R庫以使用分類和回歸樹（CART），文本挖掘，多維縮放，任意刪失數(shù)據(jù)分析以及使用X-13ARIMA-SEATS進行季節(jié)性調整的對話框驅動程序。
5、十多個其他新的統(tǒng)計程序，包括等效性分析和非劣效性測試，正交回歸，能力控制圖，多變量容差區(qū)間，多元正態(tài)性檢驗和多元正態(tài)分布的隨機數(shù)生成。
6、DOE向導中新的權威篩選設計。
7、一種新的網(wǎng)絡安裝程序，允許用戶檢查個人計算機上使用的座位。
8、對過程能力分析程序進行了大量改進，以實施Neil W. Polhemus博士在新書中描述的方法，過程能力分析：估算質量將由Chapman和Hall / CRC出版社于2017年12月出版

軟件特色

1、屬性能力分析狀態(tài)
此Statlet使用屬性數(shù)據(jù)執(zhí)行功能分析。數(shù)據(jù)可以是樣本中不合格項的數(shù)量，也可以是不合格的總數(shù)(如果一個項目可能有多個不符合項)。該分析基于二項分布或泊松分布，Statlet將計算參數(shù)估計和置信限或上置信度界、能力指數(shù)(最佳估計和上限)和DPM(每百萬缺陷)。分析可以基于經典的或貝葉斯的方法
2、大數(shù)據(jù)
要處理大數(shù)據(jù)，一種特殊的文件類型稱為 狀態(tài)圖大數(shù)據(jù)文件 已經被開發(fā)出來了。這些文件的擴展名是 .sgb 而不是 .sgd..它們在兩種重要方式上與標準StatGraphics數(shù)據(jù)文件不同：
它們以二進制格式而不是文本形式存儲數(shù)字數(shù)據(jù)。這避免了在將每個數(shù)據(jù)值讀入程序時將其轉換為數(shù)字的步驟。
數(shù)據(jù)是逐列存儲的，而不是逐行存儲的。這大大減少了將單個列讀入內存時的執(zhí)行時間。
利用SGB文件，StatGraphics能夠分析由數(shù)百萬條記錄和數(shù)千列組成的數(shù)據(jù)集。SGB文件只能由StatGraphics 18的64位版本訪問.
3、二元密度狀態(tài)
這個 B變量密度狀態(tài) 顯示2列數(shù)值數(shù)據(jù)的估計密度函數(shù)。它是用二維等高線圖或三維頻率直方圖來實現(xiàn)的.這兩個變量的聯(lián)合分布可以假定為多元正態(tài)分布，也可以用非參數(shù)方法估計
4、蝴蝶圖
這個 蝴蝶圖比較了兩個屬性數(shù)據(jù)樣本。它由2組條形圖組成，它們顯示了每個樣本在一組類別中的頻率分布。
5、能力控制圖
此過程為監(jiān)測能力指標(如C)構建第二階段統(tǒng)計過程控制圖。p 和CPK..根據(jù)對可變數(shù)據(jù)的分析，考慮到一個被認為能夠滿足所述要求的過程，這些圖表監(jiān)測這些要求的持續(xù)遵守情況
6、能力控制圖設計狀態(tài)
這個新的Statlet幫助分析人員在構建能力控制圖表時確定應該是多大的樣本。 能力控制圖 監(jiān)控過程，這些過程已經被證明是穩(wěn)定的，并且能夠產生少量不整合的結果。
7、分類回歸樹
這個 分類回歸樹 過程實現(xiàn)了機器學習過程，從數(shù)據(jù)中預測觀測結果。它建立了兩種形式的模型：分類模型和回歸模型，模型是通過創(chuàng)建一棵樹來構造的，每個樹的每個節(jié)點對應于一個二進制決策。給定一個特定的觀察結果，一個人沿著樹的枝條走下去，直到找到一片最后的葉子。樹的每一葉都與預測的類或值相關聯(lián)。
8、最終篩選設計
實驗向導設計中增加了一種新型的實驗設計。叫 最終篩選設計這些設計都是小的設計，能夠估計涉及線性和二次效應的模型，盡管二階相互作用部分地混淆了自身和二次效應。此外，針對6個或6個以上因素的設計也可以被分解為能夠估計任意3個因素的完整二階模型(包括交互作用)的設計。
9、人口圖可視化器
這個新的Statlet旨在說明位置統(tǒng)計數(shù)據(jù)隨時間的變化。的每個給定數(shù)據(jù) k 期間地點 p 時間周期，該程序生成一個動態(tài)顯示，說明數(shù)據(jù)在每個位置的變化情況。每個位置的數(shù)據(jù)使用一個氣泡繪制，氣泡的大小與觀察到的數(shù)據(jù)值成正比。SHP文件現(xiàn)在也可以用來劃定邊界。
10、金剛石地塊
這個 金剛石地塊 過程為單個量化變量創(chuàng)建一個顯示 n 樣本觀測加上總體均值的置信區(qū)間。一個單獨的過程為分組數(shù)據(jù)繪制多個菱形圖。
11、任意刪失數(shù)據(jù)的分布擬合
此過程分析一個或多個觀測不準確地已知的數(shù)據(jù)。特別是，觀察可以是右刪失，左截尾，間隔截尾，或這三種類型的組合。該過程計算匯總統(tǒng)計數(shù)據(jù)，擬合分布，創(chuàng)建圖表，并計算生存函數(shù)的非參數(shù)估計。
12、甜甜圈圖
圓環(huán)圖是餅圖的替代品。 除了中心被移除之外，它類似于餅圖。
13、等價性與非自卑性測驗
增加了四個新的程序來證明對等(雙面)或非自卑(單邊)。它們用于比較兩個獨立均值，比較兩個配對均值，比較單個均值與目標值，并分析2x2交叉研究的結果。與標準假設檢驗不同，標準假設檢驗旨在證明一種方法優(yōu)于另一種方法，而等價檢驗則是為了證明兩種方法本質上具有相同的均值。
14、熱圖
這，這個 過程顯示了一個定量變量在兩個分類因素的所有組合上的分布。如果這兩個因素中的一個表示時間，那么使用地圖可以很容易地查看變量的演化。使用梯度顏色標度來表示量化變量的值。
15、利克特圖
這個 利克特圖 過程分析記錄在利克特刻度上的數(shù)據(jù)。Likert量表通常用于調查研究，記錄用戶對陳述的反應。典型的5級Likert刻度可能會對用戶的反應進行編碼，從強烈的不同意到強烈的同意。此分析計算匯總統(tǒng)計數(shù)據(jù)，并使用不同的堆疊條形圖顯示結果。
16、蒙特卡羅模擬-敏感性龍卷風圖
此圖顯示每個輸入變量在其概率分布的指定百分比上更改時對響應的影響，所有其他變量都保持在它們的中值處。變量從上到下按其整體效果進行排序。
17、多維標度
這個 多維標度 程序設計用于在低維空間中顯示多變量數(shù)據(jù)。給出 n 通過 n 每對之間的距離矩陣 n 多元觀測，這個過程尋找那些觀測的低維表示法，盡可能地保持它們之間的距離。主要輸出是低維空間(通常是2或3維)中的點的映射。R使用“cmd比例尺”和“iso MDS”函數(shù)進行計算。
18、多元正規(guī)隨機數(shù)
這個過程從包含12個變量的多元正態(tài)分布中產生隨機數(shù)。用戶輸入變量均值、標準差和相關矩陣。生成隨機樣本，這些樣本可以保存到StatGraphicDataabook中。
19、多元正態(tài)檢驗
這個過程檢驗一組隨機變量是否可以合理地來自多元正態(tài)分布。包括Royston的 H 測試和測試基于卡方圖的每一個觀察從樣本質心的平方距離。
20、多元容限
這個 多元容限 過程為包含多個變量的數(shù)據(jù)創(chuàng)建統(tǒng)計公差限制。它包括一個容忍區(qū)域，該區(qū)域將選定的p%人口與100(1-a)%的信心。它還包括聯(lián)合使用Bonferroni方法對每個變量的容忍限制。假設數(shù)據(jù)是多元正態(tài)分布的隨機樣本。多變量容限通常與多變量的規(guī)范相比較，以確定大多數(shù)人群是否在規(guī)范范圍內。
21、正交回歸
這，這個 當X和Y同時被觀測到時，程序被設計成一個統(tǒng)計模型來描述一個單一的量化因子X對一個因變量Y的影響。27種線性和非線性模型中的任何一種都是合適的。
22、人口金字塔
這個 人口金字塔 用于比較兩個組之間的人口計數(shù)(或類似值)的分布情況。它可以用于在單個時間點顯示該分布，也可能以動態(tài)方式顯示隨時間變化的變化。
23、帶狀圖
此顯示響應面的新方法已添加到各種過程中，包括 無名氏巫師.
24、向日葵地塊
這個 向日葵地塊 用于在觀測次數(shù)大的情況下顯示X-Y散射圖。為了避免大量數(shù)據(jù)過繪點符號的問題，使用向日葵形狀的圖形來顯示X-Y空間小區(qū)域的觀測次數(shù)。
25、文本挖掘
一個新的對話框驅動過程使用StatGraphationtoR接口來實現(xiàn)文本挖掘，使用 TM 圖書館。您可以從多個文本文檔中提取信息，或者分析已經加載到StatGraphics數(shù)據(jù)表中的字符數(shù)據(jù)列。
26、時間序列基線圖
此過程按順序繪制時間序列，識別超出下限和/或上限的點。它被廣泛用于繪制海洋Ni o指數(shù)等月度數(shù)據(jù)。
27、龍卷風圖
這個 龍卷風圖比較了兩個屬性數(shù)據(jù)樣本。它由2組條形圖組成，它們顯示了每個樣本在一組類別中的頻率分布。
28、三元密度狀態(tài)
這個 三元密度狀態(tài) 顯示3列數(shù)值數(shù)據(jù)的估計密度函數(shù)。它使用三維等高線圖或三維網(wǎng)格圖來這樣做.這三個變量的聯(lián)合分布可以假定為多元正態(tài)分布，也可以用非參數(shù)方法估計。
29、小提琴情節(jié)
這個 小提琴布景 使用盒晶須圖和非參數(shù)密度估計器組合顯示單個定量樣本的數(shù)據(jù)。這對于可視化數(shù)據(jù)來源的人口的概率密度函數(shù)的形狀是非常有用的。一個單獨的過程為分組數(shù)據(jù)繪制多個小提琴情節(jié)。
30、風玫瑰小雕像
這個 風玫瑰小雕像 在圓形圖上顯示數(shù)據(jù)，描述風速和方向等變量的頻率分布。它可以用于在單個時間點顯示分布，也可以動態(tài)方式顯示隨時間變化的變化。
31、X-13 ARIMA-座位
這一程序使用美國人口普查局目前采用的程序對時間序列數(shù)據(jù)進行季節(jié)性調整。作為過程的一部分，時間序列被分解為三個部分：趨勢周期、季節(jié)性和隨機性。每個分量可分別繪制或保存，以及經季節(jié)調整的數(shù)據(jù)，季節(jié)性調整計算由R中的“季節(jié)性”軟件包進行。