Sagata Regression Pro 1.0
Вы сможете скачать в течение 5 секунд.
О Sagata Regression Pro
Программное обеспечение Sagata Multiple Regression предлагает возможности профессионального регрессивного пакета с легкостью и комфортом интерфейса Microsoft Excel. Особенности включают в себя: Квалификационные/категоричные факторы - часто входы или факторы в примерку модели являются качественными или категоричными по своему характеру, например, тип дома (кирпич, мыс трески, или колониальный) или название школьного округа. S.R. Pro предлагает полностью бесшовную интеграцию категориальных и непрерывных факторов. Эффективная обработка бэкэнда - часто регрессионные модели включают тысячи или даже десятки тысяч точек данных. Эффективный движок программы В S.R. Standard и Pro может сэкономить минуты или даже часы ожидания по сравнению со многими пакетами дополнительных услуг Microsoft Excel в этих случаях. Interactive Model Generation - эксперты обычно предпочитают выбирать свои модели в интерактивном режиме в зависимости от характера их проблемы и соответствующей статистической информации. Sagata Regression предоставляет мощную функцию пользовательского моделирования для легкого поколения моделей второго и третьего порядка. Интерактивный 3D-движок участка - построение результатов регрессионных моделей часто является ключом к оказанию помощи директивным органам визуализировать влияние входных вариаций на выходы. Sagata Regression генерирует визуально привлекательные, полностью регулируемые участки поверхности. Перекрестная проверка/Автомоделение MinPRESS - эксклюзивный подход к выбору автоматических моделей пошаговому типу с преимуществом оценки типа перекрестной проверки. Взвешивание данных - взвешенная регрессия позволяет пользователям преуменьшать данные, связанные с более высокими ошибками измерения. Stepwise Regression Automodeling - предлагает функцию регрессии шаг за шагом, чтобы выбрать "оптимальную" модель автоматически. Надежная регрессия (для выбросов) - обычно некоторые данные не являются полностью надежными. В этих случаях на альтернативу регрессии наименее квадратов в меньшей степени влияет небольшое число аномальные наблюдения или выбросы.