STATISTICA

[technick² popis] STATISTICA je komplexnφ integrovan² systΘm pro statistickou a grafickou anal²zu a sprßvu dat, obsahujφcφ Üirokou Ükßlu zßkladnφch i pokroΦil²ch analytick²ch postup∙ pro v∞du, in₧en²rskΘ aplikace, obchodnφ aplikace a vyt∞₧ovßnφ dat.

SystΘm obsahuje nejen vÜeobecnΘ statistickΘ a grafickΘ procedury, ale rovn∞₧ implementace specializovan²ch modul∙, urΦen²ch nap°φklad pro oblast biochemie, socißlnφch v∞d nebo nejr∙zn∞jÜφch technick²ch obor∙. VÜechny moduly jsou v integrovanΘm systΘmu okam₧it∞ p°φstupnΘ prost°ednictvφm n∞kolika u₧ivatelsk²ch propojenφ, vΦetn∞ programovacφch jazyk∙ (vybaven²ch "pr∙vodci"), s jejich₧ pomocφ lze p°idßvat do systΘmu vlastnφ procedury nebo propojit program STATISTICA s ostatnφmi aplikacemi.

Lze si st∞₧φ p°edstavit u₧ivatele, kter² by pot°eboval vÜechny statistickΘ metody a grafickΘ postupy obsa₧enΘ v systΘmu. ZkuÜenost mnoha spokojen²ch u₧ivatel∙ systΘmu vÜak dokazuje, ₧e p°φstupnost analytick²ch a grafick²ch technik obvykle nepou₧φvan²ch v oblasti u₧ivatelova p∙sobenφ, Φasto vybφzφ k vyzkouÜenφ nov²ch tv∙rΦφch postup∙ p°i ov∞°ovßnφ hypotΘz a zkoumßnφ dat.

Obsah

PopisnΘ statistiky, kategorizace a anal²za dat
Korelace
Zßkladnφ statistiky a skupinovΘ statistiky
Interaktivnφ pravd∞podobnostnφ kalkulßtor
T-testy (a dalÜφ testy rozdφl∙ skupin)
Histogramy, k°φ₧ovΘ tabulky a kombinovanΘ tabulky, Vφcerozm∞rnß anal²za
Metody vφcerozm∞rnΘ regrese
Obecnß ANCOVA/MANCOVA
Komponenty rozptylu a smφÜenΘ modely ANOVA/ANCOVA
Krokovß diskriminaΦnφ anal²za
NeparametrickΘ statistiky
Testovßnφ rozd∞lenφ
Faktorovß anal²za a hlavnφ komponenty
Vφcerozm∞rnΘ Ükßlovßnφ
KorespondenΦnφ anal²za
Anal²za spolehlivosti
Techniky shlukovΘ anal²zy
KlasifikaΦnφ a regresnφ stromy
Log-lineßrnφ anal²za
ObecnΘ nelineßrnφ odhady (a logit/probit)
Kanonickß korelaΦnφ anal²za
Anal²za p°e₧φvßnφ
╚asovΘ °ady, p°edpov∞di
Strukturßlnφ modely (SEPATH)
Vizußlnφ obecnΘ lineßrnφ modely (VGLM - anglicky)
Vizußlnφ obecnß krokovß regrese (VGSR - anglicky)
Vizußlnφ zobecn∞nΘ lineßrnφ modely (VGLZ - anglicky)
Vizußlnφ metoda ΦßsteΦn²ch nejmenÜφch Φtverc∙(VPLS - anglicky)

POPISN╔ STATISTIKY, KATEGORIZACE DAT, ANAL▌ZA DAT

[zßkladnφ statistiky] STATISTICA nabφzφ Üirok² v²b∞r metod pro v²zkumnΘ anal²zy: Program poΦφtß vÜechny b∞₧nΘ, obecn∞ u₧φvanΘ popisnΘ statistiky, medißny, m≤dy, kvartily, percentily, pr∙m∞ry a standardnφ odchylky, kvartil rozsahu, intervaly spolehlivosti pro pr∙m∞r, Üikmost a ÜpiΦatost (s p°φsluÜn²mi standardnφmi odchylkami), harmonickΘ pr∙m∞ry, geometrickΘ pr∙m∞ry a mnoho dalÜφch specißlnφch popisn²ch statistik a diagnostik. Stejn∞ jako u vÜech ostatnφch modul∙ programu STATISTICA, usnad≥uje v²zkumnou anal²zu Üirokß Ükßla dostupn²ch graf∙, nap°. box grafy s pr∙m∞rem a sm∞rodatnou odchylkou, histogramy, 2D a 3D bodovΘ grafy, grafy normßlnφho, polo-normßlnφho  i centrovanΘho rozd∞lenφ, Q-Q grafy, P-P grafy a dalÜφ. Pro testovßnφ rozd∞lenφ je k dispozici rozsßhl² soubor test∙, nap°. Kolmogorov-Smirnov∙v, Lilliefors∙v a Shapiro-Wilks∙v test, stejn∞ jako procedury pro testovßnφ ÜirokΘho rozsahu dalÜφch rozd∞lenφ (viz rovn∞₧ STATISTICA Process Analysis  a kapitola o testovßnφ v sekci o u₧itφ grafiky (anglicky) ).  Lze poΦφtat prakticky vÜechny popisnΘ statistiky a sestavovat sumßrnφ grafy pro data, kterß jsou kategorizovßna (rozd∞lena) jednou nebo vφce skupinov²mi prom∞nn²mi. Nap°. pomocφ n∞kolika mßlo klik∙ myÜφ u₧ivatel rozd∞lφ data t°eba podle pohlavφ Φi v∞ku a okam₧it∞ mß k dispozici kategorizovanΘ histogramy, box grafy s pr∙m∞rem a sm∞rodatnou odchylkou, grafy normßlnφho rozd∞lenφ, bodovΘ grafy atd. P°i v²b∞ru vφce ne₧ dvou kategorizujφcφch prom∞nn²ch lze ihned generovat kaskßdy odpovφdajφcφch graf∙. [kategorizace] K dispozici jsou mo₧nosti kategorizace spojit²mi prom∞nn²mi, nap°. lze rozd∞lit prom∞nnou do po₧adovanΘho poΦtu interval∙, nebo pou₧φt "on-line" dekodΘr na p°eddefinovßnφ stylu, jak²m bude prom∞nnß dek≤dovßna. KategorizaΦnφ kritΘria mohou b²t prakticky libovoln∞ slo₧itß a mohou obsahovat relace ke vÜem prom∞nn²m v souboru dat. V systΘmu existuje i specißlnφ procedura na hierarchickΘ rozd∞lenφ dat, kterß umo₧≥uje rozd∞lovat data podle a₧ Üesti kategorizujφcφch prom∞nn²ch, poΦφtat mno₧stvφ kategorizovan²ch graf∙, popisn²ch statistik a korelaΦnφch matic pro podskupiny (zadavatel m∙₧e interaktivn∞ po₧adovat vynechßnφ n∞kter²ch faktor∙ v rozd∞lenΘ tabulce a prozkoumßvat statistiky pro libovolnΘ marginßlnφ tabulky). ╚etnΘ formßtovacφ a popisnΘ funkce umo₧≥ujφ vytvß°et tabulky a zprßvy v tzv. "publikaΦnφ kvalit∞". Ve v²stupech lze pou₧φvat dlouhß nßv∞Ütφ a popisy pro jednotlivΘ prom∞nnΘ. V kategorizaΦnφ procedu°e lze specifikovat i extrΘmn∞ rozsßhlΘ konstrukce anal²zy (nap°. 300 skupin pro jednu kategorizaΦnφ prom∞nnou). Ve v²sledku p°esto dostaneme vÜechny p°φsluÜnΘ ANOVA statistiky (vΦetn∞ kompletnφ tabulky ANOVA, test∙ p°edpoklad∙ jako je nap°. Leven∙v test homogenity rozptylu, v²b∞r sedmi post-hoc test∙ atd.). Jako v ostatnφch modulech i zde se pou₧φvß pro v²poΦty rozÜφ°enß p°esnost Φφsel. Dφky interaktivnosti programu je prßce p°i pr∙zkumu dat velmi snadnß. Nap°φklad lze vytvß°et vÜechny typy graf∙ p°φmo z tabulek zobrazen²ch v²sledk∙ prost²m v²b∞rem p°φsluÜnΘ bu≥ky nebo skupiny bun∞k myÜφ. Stejn∞ snadno lze jedin²m kliknutφm myÜφ vytvo°it kaskßdy slo₧it²ch (nap°. vφcenßsobn∞ kategorizovan²ch) graf∙. Krom∞ nespoΦetn²ch p°eddefinovan²ch statistick²ch graf∙, sumßrnφch statistik a relacφ lze n∞kolika v²b∞ry a kliky myÜφ vytvß°et i vlastnφ "u₧ivatelskΘ" grafy Φi statistiky. VeÜkerΘ v²zkumnΘ grafickΘ techniky (popsanΘ v oddφle o u₧itφ grafiky (anglicky) jsou propojeny s analytickou Φßstφ, a tak umo₧≥ujφ u₧ivateli vizußln∞ vyÜet°ovat vybranß data.

zp∞t na obsah

KORELACE

[korelace] Rozsßhl² soubor voleb umo₧≥uje zkoumßnφ korelacφ mezi prom∞nn²mi. Je mo₧nΘ poΦφtat prakticky vÜechny znßme mφry korelace, nap°. Pearson∙v "r" koeficient, Spearman∙v "R" koeficient, Kendal∙v "tau" koeficient, Gamma, Phi, Cramer∙v "V" koeficient, kontingenΦnφ koeficient "C", Sommers∙v "D", koeficienty neurΦitosti, parcißlnφ korelace, autokorelace, r∙znΘ mφry vzdßlenosti atd. (nelineßrnφ regrese, regrese kritick²ch dat a dalÜφ specißlnφ mφry korelacφ jsou souΦßstφ modulu "Nelineßrnφ odhady", p°φpadn∞ modulu "Anal²za p°e₧φvßnφ" Φi dalÜφch. KorelaΦnφ matice lze poΦφtat s pou₧itφm pßrov²ch Φi p°φpadov²ch dopln∞nφ chyb∞jφcφch dat nebo substitucφ pr∙m∞rem. Tam, kde je to pot°ebnΘ, pou₧φvß program pro numerickΘ v²poΦty rozÜφ°enΘ p°esnosti dat, a tφm poskytuje v²sledky s vysokou numerickou p°esnostφ. V²sledky jsou stejn∞ jako ostatnφ numerickΘ v²stupy programu zobrazovßny v posunovacφch protokolech. K dispozici jsou nejr∙zn∞jÜφ formßtovacφ funkce a rozsßhlΘ prost°edky pro vizualizaci numerick²ch v²sledk∙. U₧ivatel m∙₧e prost∞ myÜφ vybrat p°φsluÜnou korelaci z protokolu a okam₧it∞ zobrazit v²b∞r grafickΘho znßzorn∞nφ v²sledku (nap°. bodov² graf s intervaly spolehlivosti, r∙znΘ dvojrozm∞rnΘ histogramy distribuce, grafy rozd∞lenφ pravd∞podobnosti atd.). DalÜφ prost°edky umo₧≥ujφ v²b∞r individußlnφch bod∙ z grafu a ov∞°enφ jejich vlivu na regresnφ k°ivku. Program poskytuje Üirokou Ükßlu obecn²ch formßt∙ zobrazenφ korelacφ; signifikantnφ korelaΦnφ koeficienty lze automaticky zv²raznit, ka₧dou bu≥ku v tabulce v²sledk∙ lze libovoln∞ rozÜφ°it tak, aby se zobrazily odpovφdajφcφ hodnoty "n" a "p", na po₧ßdßnφ lze zobrazit detailnφ v²sledky obsahujφcφ vÜechny deskriptivnφ statistiky (pßrovΘ pr∙m∞ry a sm∞rodatnΘ odchylky, "B" vßhy, atd.). V jednΘ v²sledkovΘ tabulce lze zobrazit extrΘmn∞ velkΘ korelaΦnφ matice (a₧ do velikosti 4096 x 4096). [korel.matice] Pomocφ tzv. sprßvce megasoubor∙ a sprßvce megatabulek lze poΦφtat a zobrazovat matice a₧ do velikosti 32000 x 32000. Jako u jin²ch v²sledk∙ i korelaΦnφ matice lze zobrazovat s pou₧itφm "zoom" funkce a interaktivn∞ ovlßdanΘho ΦφselnΘho formßtu (nap°. od +0.4 do 0.41258927645193). Stejn∞ tak lze rozsßhlΘ matice komprimovat (pomocφ funkce "zoom" nebo nastavenφm Üφ°ky ΦφselnΘho formßtu ta₧enφm myÜφ). Bu≥ky obsahujφcφ hodnoty, kterΘ p°esahujφ u₧ivatelem nastavenΘ meze lze oznaΦit Φervenou barvou. Lze sestavovat korelaΦnφ matice kategorizovanΘ skupinov²mi prom∞nn²mi a znßzor≥ovanΘ kategorizovan²mi bodov²mi grafy. Lze rovn∞₧ vytvß°et rozd∞lenφ korelaΦnφch matic (jedna matice pro jednu podmno₧inu dat) a v²sledky zobrazovat ve skupinßch v²sledkov²ch tabulek. Celou korelaΦnφ matici lze sumarizovat do jednoho grafu (s prakticky neomezenou hustotou). VelkΘ bodovΘ matice pak lze studovat interaktivn∞ pomocφ funkce "zoom" uplatn∞nΘ na vybranΘ Φßsti grafu (p°φp. postupn²m prohlφ₧enφm - "scrolovßnφm" velkΘho grafu v "zoom" re₧imu - viz ilustraci vlevo). Lze rovn∞₧ generovat kategorizovanΘ korelaΦnφ matice (jedna matice pro ka₧dou podmno₧inu dat). P°φpadn∞ lze vytvo°it bodov² graf matice pro vφce podmno₧in dat a jednotlivΘ datovΘ podmno₧iny oznaΦit znaΦkami. P°i vyhledßvßnφ obecn²ch zßvislostφ lze pou₧φt dalÜφ grafickΘ prost°edky (nap°. obrysovΘ grafy, nevyhlazovanΘ povrchovΘ grafy, ikony, atd.). VÜechny tyto operace lze provßd∞t pouh²mi n∞kolika poklepy myÜφ. Pochopiteln∞ je k dispozici celß mno₧ina zkratek (shortcuts) pro nejΦast∞ji provßd∞nΘ ·kony. Soub∞₧n∞ lze na obrazovce zobrazit libovolnΘ mno₧stvφ v²sledkov²ch tabulek a graf∙, co₧ znaΦn∞ usnad≥uje provßd∞nφ interaktivnφ pr∙zkumnΘ anal²zy a porovnßvßnφ.

zp∞t na obsah

Z┴KLADN═ STATISTIKY A SKUPINOV╔ STATISTIKY

[zßkladnφ statistiky] PopisnΘ statistiky, korelace a histogramy jsou dodßvßny v provedenφ "on-line", co₧ umo₧≥uje poΦφtat zßkladnφ statistiky a vytvß°et grafy kdykoliv v pr∙b∞hu datovΘ anal²zy jedin²m poklepem myÜφ. Tyto RychlΘ zßkladnφ statistiky jsou p°φstupnΘ ze vÜech panel∙ nßstroj∙ a ze vÜech plovoucφch panel∙ nabφdek a pokud u₧ivatel neurΦφ jinak, produkujφ v²sledky okam₧it∞ bez nutnosti zadßvat dodateΦnß data (viz obrßzek vlevo). Navφc tyto procedury nepo₧adujφ, aby u₧ivatel p°edem urΦil analyzovanΘ prom∞nnΘ, proto₧e tyto jsou definovßny prßv∞ vybranou skupinou dat nebo rozsahem sloupc∙ (Φi °ad) v aktivnφ tabulce dat nebo v²sledk∙. To poskytuje velice pohodlnou cestu k zφskßnφ okam₧itΘ informace o prom∞nn²ch, kterΘ byly pou₧ity ve v²poΦtu zkouman²ch v²sledk∙. Zßkladnφ  statistiky zahrnujφ kompletnφ sadu popisn²ch statistik (vΦetn∞ po°ßdkov²ch statistik), korelacφ a histogram∙ a velk² v²b∞r p°φsluÜn²ch statistick²ch graf∙. V²stup ze vÜech statistik a graf∙ lze kategorizovat (rozd∞lit na zßklad∞ dalÜφ prom∞nnΘ). Krom∞ toho vÜechny funkce, kterΘ poskytujφ v²sledky poΦφtanΘ ze zßkladnφch dat, vÜechny v²sledkovΘ tabulky a protokoly v programu STATISTICA rovn∞₧ nabφzejφ skupinovΘ statistiky a skupinovΘ statistickΘ grafy (viz obrßzek vlevo). SkupinovΘ statistiky jsou operace provßd∞nΘ na doΦasn∞ vybran²ch (zv²razn∞n²ch) blocφch hodnot v prßv∞ aktivnφ tabulce nebo v²sledkovΘ tabulce. V²stup lze poΦφtat pro sloupec nebo pro °adu bez ohledu na v²znam poΦφtan²ch dat (nap°. p∙vodnφ data, faktorovΘ zßt∞₧e, pr∙m∞ry, frekvence). Tak t°eba m∙₧ete po provedenφ studie "Monte Carlo" modulem SEPATH vybrat skupinu Φφsel (nap°φklad odhady parametr∙ pro postupnΘ experimenty) v tabulce v²sledk∙ a spoΦφtat pro n∞ popisnΘ statistiky (pr∙m∞ry, st°ednφ hodnoty, kvartily), sestavit histogramy, grafy rozd∞lenφ, krabicovΘ grafy atd.

zp∞t na obsah

INTERAKTIVN═ PRAVD╠PODOBNOSTN═ KALKUL┴TOR

[pravd∞p.kalkulßtor] Flexibilnφ interaktivnφ pravd∞podobnostnφ kalkulßtor (viz obrßzek vlevo) lze vyvolat z libovolnΘho panelu nßstroj∙. Kalkulßtor obsahuje Üirok² v²b∞r distribucφ, nap°φklad distribuce Beta, Cauchyho,Chi-kvadrßt, Exponencißlnφ, Extremnφch hodnot, F, Gamma, Laplaceovo, Lognormßlnφ, LogistickΘ, Paretovo, Rayleigh, t (Studentovo), Weibullovo, a Z (Normßlnφ)) SouΦßstφ kalkulßtoru je Φßst zobrazujφcφ interaktivn∞ (hustotu) aktualizovanΘ grafy (graf hustoty distribuΦnφ funkce a graf distribuΦnφ funkce). P°i vizußlnφm zkoumßnφ jednotliv²ch distribucφ lze s v²hodou pou₧φt specißlnφ technologii STATISTICA Smart MicroScrolls, kterß dovoluje p°ejφt p°φmo bud na poslednφ v²znamnou Φφslici (stiskem levΘho tlaΦφtka myÜi) nebo t∞sn∞ p°ed poslednφ v²znamnou Φφslici (stiskem pravΘho tlaΦφtka myÜi). Kalkulßtor sk²tß prost°edky pro vytvß°enφ u₧ivatelsky upraven²ch rozd∞lenφ a jejich graf∙ s po₧adovan²mi useknut²mi oblastmi. Tφm lze kalkulßtor pou₧φt k interaktivnφmu vyÜet°ovßnφ rozd∞lenφ (nap°. lze vyÜet°ovat jednotlivΘ pravd∞podobnosti v zßvislosti na parametrech tvaru rozd∞lenφ).

zp∞t na obsah

T-testy (a dalÜφ testy rozdφlnostφ skupin)

[T-testy] Program umo₧≥uje poΦφtat t-testy pro zßvislΘ i nezßvislΘ v²b∞ry dat stejn∞ jako Hotteling∙v T2 (viz rovn∞₧ informace o modulu "ANOVA/MANOVA") pro jednorozm∞rnß i vφcerozm∞rnß porovnßnφ pr∙m∞r∙). Stejn∞ jako u ostatnφch funkcφ i zde jsou k dispozici rozsßhlΘ diagnostickΘ a grafickΘ prost°edky volitelnΘ z nabφdky v²sledk∙. Nap°. pro t-test nezßvisl²ch v²b∞r∙ jsou k dispozici prost°edky pro v²poΦet t-testu se separßtnφmi variaΦnφmi odhady, Leven∙v test homogenity rozptylu, r∙znΘ krabicovΘ grafy, kategorizovanΘ histogramy a grafy rozd∞lenφ, kategorizovanΘ bodovΘ grafy atd. DalÜφ (vφce specializovanΘ) testy skupinov²ch rozdφlnostφ jsou obsa₧eny v mnoha dalÜφch modulech, nap°. v modulu "NeparametrickΘ statistiky" nebo v modulu "Anal²za p°e₧φvßnφ".

zp∞t na obsah

HISTOGRAMY, K╪═ÄOV╔ TABULKY, KOMBINOVAN╔ TABULKY, V═CEROZM╠RN┴ ANAL▌ZA

[histogramy] Program obsahuje mnoho prost°edk∙ pro tabelovßnφ spojit²ch, kategorizovan²ch a vφcenßsobn²ch kontrolnφch prom∞nn²ch nebo vφcenßsobn²ch dichotomiφ. K dispozici je Üirokß nabφdka formßtovacφch funkcφ pro sestavovßnφ tabulek. Nap°. tabulky obsahujφcφ vφcenßsobnΘ dichotomie nebo kontrolnφ prom∞nnΘ lze marginßlnφ poΦty a p°φsluÜnß procentußlnφ vyjßd°enφ zalo₧it na celkovΘm poΦtu respondent∙ nebo odpov∞dφ, vφcenßsobnΘ kontrolnφ prom∞nnΘ lze zpracovat do pßr∙ a pod. Program dßle obsahuje prost°edky pro oÜet°enφ chyb∞jφcφch dat. Histogramy lze rovn∞₧ sestavovat na zßklad∞ u₧ivatelem definovan²ch logick²ch v²b∞rov²ch podmφnek (libovolnΘ slo₧itosti, s odkazy na libovolnΘ relace mezi prom∞nn²mi a datov²mi soubory), slou₧φcφch k p°i°azovßnφ p°φpad∙ do jednotliv²ch kategoriφ v tabulce. VÜechny tabulky lze libovoln∞ editovat podle pot°eby. Nap°. k°φ₧ovΘ tabulky mohou v ka₧dΘ bu≥ce obsahovat procenta pro sloupec, °ßdek i celek, lze pou₧φt dlouhß nßv∞Ütφ pro popis kategoriφ tabulky, hodnoty mimo u₧ivatelem zvolenΘ meze lze zv²raznit atd. Program m∙₧e zobrazit kumulativnφ i relativnφ Φetnosti, Logit a Probit transformovanΘ Φetnosti, normßlnφ oΦekßvanΘ Φetnosti, oΦekßvanΘ a zbytkovΘ Φetnosti v k°φ₧ov²ch tabulkßch atd. Testy dostupnΘ pro statistickΘ hodnocenφ k°φ₧ov²ch tabulek zahrnujφ: Pearson∙v test, test maximßln∞ v∞rohodnostnφ, Yates-corrected Chi-kvadrßt, McNemar∙v Chi-kvadrßt, Fisher∙v exaktnφ test (jedno i dvoustrann²), Phi-test a tetrachordick² "r" test. DalÜφ dostupnΘ statistiky zahrnujφ Kendall∙v "tau" (a,b) test, Gamma test, Spearman∙v "r" test, Sommer∙v "D" test, koeficienty neurΦitosti atd. GrafickΘ prost°edky obsahujφ jednoduchΘ, kategorizovanΘ (vφcenßsobnΘ) a trojrozm∞rnΘ histogramy, k°φ₧ovΘ histogramy a mnoho dalÜφch typ∙ graf∙ vΦetn∞ unikßtnφho interakΦnφho grafu Φetnostφ, kter² sumarizuje Φetnosti pro slo₧itΘ k°φ₧ovΘ tabulky (podobn² grafu pr∙m∞r∙ v ANOVA modulu). Pomocφ programu lze vytvß°et a studovat kaskßdy i t∞ch nejslo₧it∞jÜφch graf∙.

zp∞t na obsah

METODY V═CEROZM╠RN╔ REGRESE

[regrese] Regresnφ modul je obsßhlß mno₧ina lineßrnφch a nelineßrnφch regresnφch technik. Zahrnuje regrese jednoduchΘ, vφcenrozm∞rnΘ, krokovΘ (dop°edu, dozadu nebo po skupinßch), hierarchickΘ, nelineßrnφ (vΦetn∞ polynomick²ch, exponencißlnφch, logaritmick²ch apod.), h°ebenovΘ regrese (s o°φznutφm nebo bez o°φznutφ) a metodu vß₧en²ch nejmenÜφch Φtverc∙. Program poΦφtß soubor statistik a rozÜφ°en²ch diagnostik vΦetn∞ kompletnφch regresnφch tabulek (se standardnφmi chybami pro B, Beta, R2 a upravenΘ R2 a tabulky regrese ANOVA, parcißlnφ korelaΦnφ matice, korelace a kovariance pro regresnφ vßhy, inverznφ matice, Durbin-Watsonovu d statistiku, Mahalanobisovy a Cookovy vzdßlenosti, zbytkovß residua, intervaly spolehlivosti pro predikovanΘ hodnoty a mnoho dalÜφch. Rozsßhlß residußlnφ a p°ehledovß anal²za mß k dispozici velk² v²b∞r graf∙, vΦetn∞ mno₧iny bodov²ch graf∙, histogram∙, graf∙ rozd∞lenφ, centrovan²ch rozd∞lenφ, ΦßsteΦn²ch korelaΦnφch graf∙ a dalÜφch. V²sledky pro jednotlivΘ hodnocenΘ p°φpady lze vizualizovat pomocφ ikonov²ch graf∙ a dalÜφch vφcerozm∞rn²ch graf∙ propojen²ch p°φmo s v²sledkov²mi tabulkami. P°edpov∞dnφ funkce umo₧≥uje u₧ivateli provßd∞t podmφn∞nΘ (what-if ) anal²zy a interaktivn∞ poΦφtat predikovanΘ v²sledky v zßvislosti na u₧ivatelsky definovan²ch predikßtech. Analyzovat lze i extrΘmn∞ velkΘ regresnφ modely (500 a vφce prom∞nn²ch). Sada p°φdavn²ch funkcφ obsahuje i regresnφ modul schopn² zpracovat modely s tisφci prom∞nn²mi stejn∞ jako dvoustup≥ovou regresi nejmenÜφch Φtverc∙ nebo Box-Coxovu a Box-Tidwellovu transformaci s grafy. Program STATISTICA rovn∞₧ obsahuje modul obecn²ch nelineßrnφch odhad∙, kter² je schopen poΦφtat prakticky jak²koliv u₧ivatelsky definovan² nelineßrnφ model a obsahuje v²b∞r p°eddefinovan²ch model∙, vΦetn∞ logitovΘ a probitovΘ anal²zy a dalÜφch. Dßle je v programu zahrnut modul strukturßlnφch model∙ SEPATH, kter² umo₧≥uje poΦφtat extrΘmn∞ rozsßhlΘ korelace, kovariance a momentovΘ matice.

zp∞t na obsah

OBECN┴ ANCOVA/MANCOVA

[ANCOVA/MANCOVA] Modul ANCOVA/MANCOVA je program pro provßd∞nφ obecnΘ jednorozm∞rnΘ a vφcerozm∞rnΘ anal²zy rozptylu a kovariance, pomocφ kterΘho m∙₧e u₧ivatel provßd∞t anal²zu model∙ prakticky neomezenΘ slo₧itosti. I mΘn∞ zkuÜenφ u₧ivatelΘ metody ANOVA dokß₧φ s tφmto programem analyzovat velice slo₧itΘ modely. Implicitn∞ pou₧φvß modul , kter² u₧φvß metodu pr∙m∞r∙ pro tvorbu modelu,  u₧ivatel vÜak m∙₧e volit mezi rozsßhlou mno₧inou jin²ch p°φstup∙, nap°. Typ I (sekvenΦnφ, podle implicitnφho nebo u₧ivatelsky definovanΘho °ßdu), Typ II, Typ III - souΦty Φtverc∙, nebo Typ IV - hypotΘzy pro ne·plnΘ modely. Dßle lze analyzovat meziskupinovΘ modely, modely s pevn²mi Φi nßhodn²mi faktory, nevyvß₧enΘ a vlo₧enΘ modely i modely izolovan²ch kontrolnφch skupin. Pro vÜechny typy model∙ lze pou₧φt pevnΘ (statickΘ) nebo prom∞nnΘ kovariance. Lze analyzovat i ne·plnΘ modely (vlo₧enΘ modely, latinskΘ Φtverce, °ecko-latinskΘ Φtverce, modely s jednφm pozorovßnφm v bu≥ce, nßhodnΘ skupinovΘ modely a dalÜφ). Lze provßd∞t "Post-hoc" testy pro marginßlnφ pr∙m∞ry nebo interakΦnφ ·Φinky, vΦetn∞ testu Newman-Keulsova, Duncanova testu pro vφcenßsobn² rozsah, Scheffeova, Tukeyova "HSD" testu a Spjotvoll a Stolineova "HSD" testu.

Program poskytuje kompletnφ ANOVA statistiky pro vÜechny hlavnφ vlivy, interakce nebo plßnovanß porovnßnφ a poΦφtß vφcenßsobnΘ klasifikaΦnφ tabulky a SSCP matice. [ANOVA] Lze generovat tabulky v²sledk∙ se zv²razn∞nφm vÜech hodnot, v²znamn²ch na u₧ivatelem stanovenΘ ·rovni. Hodnoty v tabulkßch lze vyÜet°ovat pomocφ graf∙ pouh²m dvojit²m poklepßnφm myÜφ na zvolenou hodnotu. U vÜech jednorozm∞rn²ch i vφcerozm∞rn²ch model∙ lze provßd∞t kontrastnφ anal²zu (plßnovanß porovnßnφ) neomezenΘ slo₧itosti. U₧ivatel m∙₧e specifikovat ΦßsteΦnΘ interaktivnφ vlivy, jednoduchΘ vlivy, polynomickΘ kontrasty nebo experimenty s libovolnou kombinacφ kontrastnφch koeficient∙. K dispozici jsou prost°edky pro usnadn∞nφ a urychlenφ p°φpravy i t∞ch neslo₧it∞jÜφch kontrastnφch anal²z, stejn∞ jako rozsßhl² v²b∞r p°edefinovan²ch kontrast∙ dostupn² u₧ivateli na poklepßnφ myÜφ (vΦetn∞ polynomick²ch, deviaΦnφch, diferenΦnφch, Helmertov²ch a opakovan²ch koeficient∙ kontrastu). Pro anal²zu ne·pln²ch model∙ s nßhodn∞ rozlo₧en²mi chyb∞jφcφmi hodnotami oznaΦφ prost°edek pro anal²zu kontrast∙ samoΦinn∞ vÜechny chyb∞jφcφ hodnoty a navede u₧ivatele na konstrukci testovatelnΘ hypotΘzy. Pro usnadn∞nφ anal²zy je k dispozici rozsßhlß sada grafick²ch pom∙cek (jako samoΦinn∞ generovanΘ grafy interakcφ v u₧ivatelem definovan²ch kaskßdßch, grafy meziskupinov²ch distribucφ prom∞nn²ch, meziskupinov²ch korelacφ, u₧ivatelsky definovan²ch krabicov²ch graf∙ pr∙m∞r∙, kvartil∙, sm∞rodatn²ch odchylek, standardnφch chyb atd. Program dßle umφ poΦφtat Greenhouse-Geisserovy a Huynh-Feldtovy adjustace pro opakovanß m∞°enφ faktor∙ doprovßzen²ch v²poΦtem jednorozm∞rn²ch i vφcerozm∞rn²ch v²sledk∙ pro tyto faktory opakovan²ch m∞°enφ. U₧ivatel m∙₧e studovat (SS) matice souΦt∙ Φtverc∙ (hypotΘza, chyba) a tam, kde je to p°φpadnΘ, provede program ·plnou kanonickou anal²zu a spoΦφtß kanonickΘ ko°eny, vlastnφ hodnoty, procento variance pro ka₧d² ko°en a standardizovanΘ i nestandardizovanΘ diskriminaΦnφ funkce.

Pro testovßnφ hypotΘz a p°edpoklad∙ a vizualizaci v²sledk∙ je v modulu "ANCOVA/MANCOVA" k dispozici Üirokß paleta graf∙: grafy distribucφ, listovΘ grafy, kategorizovanΘ a z°et∞zenΘ grafy korelacφ, grafy prolo₧enφ umo₧≥ujφcφ porovnßnφ relacφ mezi zßvisl²mi m∞°enφmi a kovariancemi p°es bu≥ky vyÜÜφch ·rovnφ model∙, graf∙ pr∙m∞r∙ vs. standardnφch odchylek nebo variancφ, grafy normßlnφch, polo-normßlnφch a centrovan²ch rozd∞lenφ atd. Jednφm poklepßnφm lze vytvo°it kaskßdy p°φsluÜn²ch graf∙, kterΘ pak lze studovat v kontinußlnφm (slide-show) re₧imu pomocφ tlaΦφtka Continue. Pro testovßnφ p°edpov∞dφ je k dispozici celß sada statistick²ch funkcφ: Cochran∙v "C" test, Hartley∙v test, Bartlett∙v test, Levene∙v test, Box∙m "M" test, Sen∙v test, Puriho neparametrick² test, Kolmogorov-Smirnov∙v test, Mauchley∙v test sfΘriΦnosti atd.

Upozorn∞nφ: Verze tohoto modulu, obsa₧enß v programu Quick STATISTICA, je omezena na jednorozm∞rnΘ modely s max. 4 meziskupinov²mi faktory, jednφm faktorem opakovanΘho m∞°enφ a jednou kovariancφ.

zp∞t na obsah

NEPARAMETRICK╔ STATISTIKY

[neparam.statistiky] Modul neparametrick²ch statistik p°inßÜφ obsßhl² v²b∞r analytick²ch a popisn²ch statistik zahrnujφcφ vÜechny b∞₧nΘ testy a n∞kolik specißlnφch funkcφ. Mezi dostupn²mi statistick²mi funkcemi jsou: Wald-Wolfowitz∙v test, Mann-Whitney∙v "U" test (s p°esn²mi pravd∞podobnostmi [namφsto aproximacφ normßlnφm rozd∞lenφm] pro malΘ vzorky), Kolmogorov-Smirnovovy testy, Wilcoxon∙v pßrov² test, Kruskal-Wallisova ANOVA, medißnov² test, znamΘnkov² test, Kendall∙v koeficient shody, Friedmanova ANOVA, Cochran∙v "Q" test, Chi-kvadrßt, "V" statistiky kvadrßt∙, Phi, Gamma, Sommerovy kontingenΦnφ koeficienty, McNemar∙v test a dalÜφ. (SpecializovanΘ neparametrickΘ testy a statistiky jsou rovn∞₧ souΦßstφ mnoha dalÜφch modul∙, nap°. anal²zy p°e₧φvßnφ, anal²zy proces∙ a dalÜφch). Stejn∞ jako u vÜech ostatnφch modul∙ programu STATISTICA, i zde jsou vÜechny testy propojeny s grafy (zahrnujφcφmi nejr∙zn∞jÜφ verze bodov²ch graf∙, specializovan²ch krabicov²ch graf∙, Φßrov²ch graf∙, histogram∙ a mnoha dalÜφch 2D a 3D zobrazenφ).

zp∞t na obsah

TESTOV┴N═ ROZD╠LEN═

[testy rozlo₧enφ] Prost°edky modulu "Testovßnφ rozd∞lenφ" umo₧≥ujφ provßd∞t porovnßnφ rozd∞lenφ prom∞nnΘ s Üirokou paletou teoretick²ch rozd∞lenφ. Data lze testovat na nßsledujφcφ rozd∞lenφ: Normßlnφ, rovnom∞rnΘ, exponencißlnφ, GAMMA, lognormßlnφ, Chi-kvadrßt, Weibullovo, Gompertzovo, BinomickΘ, Poissonovo, GeometrickΘ a Bernoulliho. Shodu lze testovat pomocφ Chi-kvadrßt testu, jednov²b∞rovΘho Kolmogorov-Smirnovova testu (testovacφ parametr lze nastavovat) nebo Lillieforsova a Shapiro-Wilksova testu. Navφc, shoda konkrΘtnφho hypotetickΘho rozlo₧enφ s empirick²m rozlo₧enφm m∙₧e b²t vyjßd°ena pomocφ histogram∙ (standardnφch nebo kumulativnφch) prolo₧en²ch vybran²mi funkcemi. Z v²sledkovΘ tabulky lze vytvo°it ΦßrovΘ Φi sloupcovΘ grafy oΦekßvan²ch a pozorovan²ch Φetnostφ. DalÜφ prost°edky pro testovßnφ rozd∞lenφ najde u₧ivatel v modulu "Anal²za proces∙", kde lze poΦφtat odhady parametru metodou maximßlnφ v∞rohodnosti pro tato rozd∞lenφ: Beta, exponencißlnφ, ExtrΘmnφch hodnot (typ I,Gumbel), Gamma, Log-normßlnφ, Rayleighovo a Weibullovo. Tento modul obsahuje rovn∞₧ prost°edky pro samoΦinn² v²b∞r optimßlnφho rozlo₧enφ pro testovanß data. DalÜφ prost°edky pro testovßnφ p°eddefinovan²ch nebo u₧ivatelem definovan²ch funkcφ prakticky neomezenΘ slo₧itosti jsou popsßny v modulu: "Nelineßrnφ odhady".

zp∞t na obsah

OBECN╔ NELINE┴RN═ ODHADY (a logit/probit)

[nelineßrnφ odhady] Modul nelineßrnφch odhad∙ umo₧≥uje u₧ivateli testovat v podstat∞ libovoln² typ nelineßrnφho modelu. Jednφm z jedineΦn²ch rys∙ tohoto modulu je skuteΦnost, ₧e (na rozdφl od tradiΦnφch program∙ pro nelineßrnφ odhady) neklade ₧ßdnΘ limity na velikost datov²ch soubor∙ urΦen²ch ke zpracovßnφ. Modely lze testovat metodou nejmenÜφch Φtverc∙, metodou maximßlnφ v∞rohodnosti nebo p°φsluÜnou u₧ivatelem specifikovanou funkcφ. U₧ivatel mß mo₧nost volby mezi Φty°mi rozdφln²mi, velice v²konn²mi funkcemi odhad∙ (quasi-Newtonova, Simplexovß, Hooke-Jeevesova a Rosenbockova vyhledßvacφ metoda rotujφcφch sou°adnic), tak₧e se lze dobrat ke stabilnφm odhad∙m parametr∙ prakticky ve vÜech situacφch. U₧ivatel m∙₧e specifikovat libovoln² model zßpisem p°φsluÜnΘ funkce pomocφ editoru rovnic. Funkce mohou obsahovat logickΘ operßtory, tak₧e lze testovat i nekontinußlnφ regresnφ modely a modely obsahujφcφ um∞lΘ prom∞nnΘ. Funkce mohou dßle obsahovat i Üirokou Ükßlu distribuΦnφch funkcφ a kumulativnφch distribuΦnφch funkcφ: (Beta, binomickΘho, Cauchyho, Chi-kvadrßt, exponencißlnφch, extrΘmnφch hodnot, F, Gamma, geometrickΘho, Laplaceova, LogistickΘho, normßlnφho, Log-Normßlnφho, Paretova, Poissonova, Rayleighova, t (Studentova) nebo Weibullova rozd∞lenφ). Modul dovoluje u₧ivateli nastavovat vÜechny parametry postupu odhadu (nap°. poΦßteΦnφ hodnoty, velikost kroku, kritΘria konvergence atd.). NejΦast∞ji u₧φvanΘ nelineßrnφ modely jsou p°eddefinovßny a lze je jednoduÜe vybrat z nabφdky mo₧nostφ. Regresnφ modely zahrnujφ probitov² a logitov² krokov² regresnφ model, exponencißlnφ regresnφ model a lineßrnφ postupnou regresi s usekßvßnφm. Spolu s r∙zn²mi popisn²mi statistikami obsahujφ standardnφ v²sledky nelineßrnφch odhad∙ pomocφ parametrick²ch odhad∙ a jejich standardnφ chyby (poΦφtanΘ nezßvisle na samotnΘm odhadu), varianΦnφ a kovarianΦnφ matice odhad∙ parametr∙, p°edpovφdanΘ hodnoty, residua a p°φsluÜnΘ mφry testu shody. P°edpov∞zenΘ a residußlnφ hodnoty lze p°ipojit k datovΘmu souboru pro pot°eby dalÜφ anal²zy. VÜechny v²stupnφ hodnoty jsou propojeny s Üirok²m v²b∞rem graf∙, vΦetn∞ interaktivn∞ nastaviteln²ch 2D a 3D povrchov²ch graf∙ proklßdanΘ funkce, kterΘ umo₧≥ujφ znßzornit kvalitu odhadu a identifikovat meznφ hodnoty nebo intervaly neshod mezi modelem a daty. U₧ivatel mß mo₧nost interaktivn∞ upravovat rovnici proklßdanΘ funkce a vizualizovat prakticky vÜechny aspekty odhadu. Kaskßdu vizußlnφch v²sledk∙ lze ulo₧it nebo zkombinovat s protokolem. K dispozici je i mnoho dalÜφch specißlnφch graf∙ pro studium procesu odhadu a znßzorn∞nφ v²sledk∙, nap°. histogramy vÜech zvolen²ch prom∞nn²ch a residußlnφch hodnot, bodovΘ grafy pozorovan²ch versus p°edpov∞zen²ch hodnot, grafy rozlo₧enφ residuφ a dalÜφ.

zp∞t na obsah

ANAL▌ZA ╚ASOV▌CH ╪AD, P╪EDPOV╠DI

[ΦasovΘ °ady] Modul Φasov²ch °ad obsahuje Üirok² v²b∞r popisn²ch, modelovacφch, rozkladov²ch a p°edpov∞dnφch metod pro modely v ΦasovΘ i spektrßlnφ oblasti. Metody jsou integrovanΘ, tzn. ₧e v²sledky jednΘ anal²zy (nap°. ARIMA residua) lze p°φmo pou₧φt v nßsledn²ch anal²zßch (nap°. v²poΦet autokorelacφ residuφ). K dispozici jsou rovn∞₧ ΦetnΘ flexibilnφ prost°edky pro studium a zobrazenφ jednotliv²ch nebo vφcenßsobn²ch °ad. Anal²zy lze provßd∞t i na velmi dlouh²ch °adßch (nap°. vφce ne₧ 100 000 pozorovßnφ lze zpracovat na poΦφtaΦi s pouh²mi 8 MB pam∞ti). VφcenßsobnΘ °ady lze zpracovßvat v "aktivnφ pracovnφ oblasti" programu, (nap°. vφcenßsobnΘ °ady vstupnφch dat nebo °ady, kterΘ jsou v²sledkem r∙zn²ch stßdiφ anal²zy), °ady lze studovat a porovnßvat. Program si pamatuje postup nßsledn²ch anal²z a udr₧uje denφk transformacφ a ostatnφch v²sledk∙. To umo₧≥uje vrßtit se kdykoliv k p°edchozφ transformaci nebo porovnat (a vykreslit) p∙vodnφ °adu a jejφ transformaci. Informace o jednotliv²ch transformacφch je zaznamenßvßna pomocφ dlouh²ch nßzv∙ prom∞nn²ch, tak₧e u₧ivatel m∙₧e ulo₧it nov∞ vytvo°enΘ prom∞nnΘ do souboru dat a "historie" ka₧dΘ °ady je p°esto zachovßna. Nßsledujφcφ odstavce popisujφ jednotlivΘ procedury modulu Φasov²ch °ad.

Transformace, modelovßnφ, grafy, autokorelace. DostupnΘ transformace Φasov²ch °ad umo₧≥ujφ pln∞ vyÜet°ovat zßkonitosti vstupnφch °ad a provßd∞t vÜechny b∞₧nΘ transformace, vΦetn∞: centrovßnφ, odstran∞nφ autokorelace, vyhlazenφ metodou klouzav²ch pr∙m∞r∙ (vß₧en²ch a nevß₧en²ch, u₧ivatelsky definovan²ch nebo s vßhami Daniella, Tukeyho, Hamminga, Parzena Φi Bartletta), vyhlazenφ klouzav²m medißnem, jednoduchΘ exponencißlnφ vyhlazenφ, diferencovßnφ, integrovßnφ, tvorba residuφ, posunu, "4253H" vyhlazenφ, z·₧enφ, Fourierovy (a inverznφ) transformace a dalÜφch. Rovn∞₧ lze provΘst autokorelaΦnφ, parcißlnφ autokorelaΦnφ a k°φ₧ovou korelaΦnφ anal²zu.

ARIMA a (intervenΦnφ) anal²za p°eruÜovan²ch Φasov²ch °ad. Modul Φasov²ch °ad umo₧≥uje kompletnφ vyu₧itφ ARIMA metody. Modely mohou obsahovat konstantu a °ady lze p°ed anal²zou transformovat; transformace budou automaticky "odstran∞ny" p°ed v²poΦtem ARIMA p°edpov∞dφ, tak₧e p°edpov∞di a jejich standardnφ chyby budou vzta₧eny k hodnotßm p∙vodnφ vstupnφ °ady. Lze spoΦφtat p°ibli₧nΘ i p°esnΘ maximßln∞ v∞rohodnΘ podmφn∞nΘ souΦty Φtverc∙. Implementace metody v modulu "Φasov²ch °ad" je zejmΘna vhodnß pro modely s dlouh²mi sez≤nnφmi obdobφmi (nap°. obdobφ 30 dn∙). Standardnφ v²sledky zahrnujφ odhady parametr∙ a jejich standardnφ chyby a korelace parametr∙. Lze spoΦφtat a vykreslit p°edpov∞di a jejich standardnφ chyby. V²sledky lze p°ipojit k p∙vodnφm °adßm.

Sez≤nnφ a nesez≤nnφ exponencißlnφ vyhlazenφ. V modulu Φasov²ch °ad je k dispozici vÜech 12 b∞₧n²ch exponencißlnφch vyhlazovacφch funkcφ. Lze stanovit, ₧e model mß obsahovat aditivnφ nebo multiplikativnφ sez≤nnφ komponent a (nebo) lineßrnφ, exponencißlnφ nebo tlumen² trend; dostupnΘ modely zahrnujφ populßrnφ Holt-Winter∙v lineßrnφ model. U₧ivatel m∙₧e specifikovat poΦßteΦnφ hodnotu pro vyhlazovacφ transformaci, poΦßteΦnφ hodnotu trendu a sez≤nnφ faktory (kde je to vhodnΘ). Pro trend a sez≤nnφ komponenty lze specifikovat separßtnφ vyhlazovacφ parametry. U₧ivatel m∙₧e identifikovat nejlepÜφ parametry pr∙zkumem m°φ₧ky parametr∙; tabulka v²sledk∙ obsahuje vÜechny kombinace hodnot parametr∙: sm∞rodatnou odchylku, absolutnφ odchylku, souΦet Φtverc∙ chyb, rozptyl, procentnφ odchylku a absolutnφ procentnφ odchylku. NejmenÜφ hodnota t∞chto indikßtor∙ shody je v tabulce zv²razn∞na. U₧ivatel m∙₧e rovn∞₧ po₧adovat automatickΘ vyhledßnφ nejlepÜφch parametr∙. Pro nßslednou anal²zu poskytuje program v²sledky p°φsluÜn²ch exponencißlnφch transformacφ, residuφ a po₧adovan² poΦet p°edpov∞dφ. K ocen∞nφ p°im∞°enosti zvolenΘho exponencißlnφho vyhlazovacφho modelu slou₧φ souΦtov² graf zobrazujφcφ p∙vodnφ °ady spolu s vyhlazen²mi °adami a p°edpov∞∩mi a s k°ivkou vyhlazovacφch residuφ, vykreslenou odd∞len∞ proti pravΘ y-ose.

Klasickß sez≤nnφ dekompozice (Census Method I). Modul umo₧≥uje volit dΘlku periody sez≤ny a vybrat mezi aditivnφm nebo multiplikativnφm modelem. Program spoΦφtß klouzavΘ pr∙m∞ry, podφly nebo diference, sez≤nnφ faktory, sez≤nn∞ upravenΘ °ady, komponenty vyhlazenΘho trendovΘho cyklu a neregulßrnφ komponentu. Tyto komponenty jsou k dispozici pro dalÜφ anal²zu; nap°φklad lze dßle sestavovat histogramy, grafy normßlnφho rozlo₧enφ atd. pro kteroukoliv z t∞chto komponent (nebo pro vÜechny najednou) a tak testovat p°im∞°enost modelu.

[sez≤nnφ dekompozice] X-11 M∞sφΦnφ a Φtvrtletnφ sez≤nnφ dekompozice a sez≤nnφ p°izp∙sobenφ (Census Method II). Modul Φasov²ch °ad obsahuje plnou implementaci procedury Census Method II, varianta Census X-11. Uspo°ßdßnφ mo₧nostφ a dialog∙ pln∞ odpovφdß definicφm a konvencφm popsan²m v dokumentaci "V²boru pro Census". Lze specifikovat aditivnφ nebo multiplikativnφ sez≤nnφ modely. U₧ivatel m∙₧e volit faktor "prior trading-day" a faktory sez≤nnφho p°izp∙sobenφ. Varianci faktoru "trading-day" lze odhadnout pomocφ regrese (pro extrΘmnφ pozorovßnφ) a potΘ ji pou₧φt pro p°izp∙sobenφ °ady (podmφn∞n∞, je-li to ₧ßdoucφ). K dispozici jsou standardnφ prost°edky pro odstup≥ovßnφ extrΘmnφch pozorovßnφ, v²poΦet sez≤nnφch faktor∙ a v²poΦet komponent cyklu trendu (u₧ivatel m∙₧e volit mezi r∙zn²mi typy vß₧en²ch pr∙m∞r∙; program je vÜak schopen sßm vybrat optimßlnφ dΘlky a typy pohybliv²ch pr∙m∞r∙). VypoΦtenΘ finßlnφ komponenty (sez≤nnφ, cyklick²ch trend∙, neregularity) a sez≤nn∞ p°izp∙sobenΘ °ady jsou automaticky dostupnΘ pro dalÜφ anal²zy a grafickΘ zpracovßnφ. Rovn∞₧ lze tyto komponenty ulo₧it pro dalÜφ anal²zu jin²mi programy. Program vytvß°φ grafy jednotliv²ch komponent vΦetn∞ graf∙ kategorizovan²ch po m∞sφcφch (nebo Φtvrtletφch).

Modely s polynomick²m zpo₧d∞nφm. Implementace model∙ s polynomick²m zpo₧d∞nφm v modulu Φasov²ch °ad umo₧≥uje provßd∞t testovßnφ model∙ s neomezen²m zpo₧d∞nφm stejn∞ jako model∙ typu "Almon"s omezen²m zpo₧d∞nφm. K dispozici je v²b∞r graf∙ usnad≥ujφcφ studium distribucφ modelov²ch prom∞nn²ch.

Spektrßlnφ (Fourierova) a k°φ₧ovß spektrßlnφ anal²za. Modul Φasov²ch °ad obsahuje ·plnou implementaci spektrßlnφ (Fourierovy) anal²zy a r∙znΘ techniky k°φ₧ovΘ anal²zy. Program je zejmΘna u₧iteΦn² pro anal²zu neobvykle dlouh²ch Φasov²ch °ad (nap°. °ad s vφce ne₧ 250 000 pozorovßnφmi) a neklade ₧ßdnß omezenφ na dΘlku °ad (dΘlka °ad nemusφ b²t nßsobkem 2). U₧ivatel vÜak mß mo₧nost p°ed provedenφm anal²zy °ady doplnit nebo zkrßtit. Standardnφ p°edb∞₧nΘ transformace zahrnujφ z·₧enφ, odeΦtenφ pr∙m∞ru a centrovßnφ. Pro jednoduchou spektrßlnφ anal²zu se poΦφtß frekvence, perioda, koeficienty sinu a cosinu, hodnoty pro frekvenΦnφ graf a odhady spektrßlnφ hustoty. Odhady hustoty lze poΦφtat pomocφ vßhovΘho koeficientu Danielliho, Hamminga, Bartletta, Tukeye, Parzena nebo u₧ivatelem definovanΘho. U₧iteΦnß, zejmΘna pro dlouhΘ vstupnφ °ady, je mo₧nost zobrazit pouze u₧ivatelem definovan² poΦet hodnot z frekvenΦnφho grafu nebo hustotnφ funkce v sestupnΘm t°φd∞nφ; tak lze snadno nalΘzt nejv²znaΦn∞jÜφ Φßst frekvenΦnφho pr∙b∞hu nebo vrchol hustoty i v nejdelÜφch °adßch. U₧ivatel m∙₧e poΦφtat Kolmogorov-Smirnov∙v "d" test pro hodnoty frekvenΦnφho grafu a tak zjiÜ¥ovat, jestli pr∙b∞h odpovφdß exponencißlnφmu rozlo₧enφ (neboli jestli vstupnφ °ada nereprezentuje bφl² Üum)  Pro sumarizaci v²sledk∙ jsou k dispozici ΦetnΘ typy graf∙; lze znßzornit koeficienty sinu a cosinu, hodnoty frekvenΦnφho grafu, hodnoty spektrßlnφ hustoty a hustotu versus frekvenci, periodu nebo log-periodu a dalÜφ. Pro dlouhΘ vstupnφ °ady lze volit segment, pro kter² bude frekvenΦnφ graf nebo hustotnφ funkce znßzorn∞na a tak zv²Üit rozliÜenφ a tφm i vypovφdacφ hodnotu grafu. U k°φ₧ovΘ anal²zy program krom∞ v²Üe uvedenΘho poΦφtß k°φ₧ovΘ frekvenΦnφ grafy (reßlnou a imaginßrnφ Φßst), co-spektrßlnφ hustotu, spektrum kvadratury, k°φ₧ovou amplitudu, hodnoty koherence, hodnoty zisku a fßzovΘ spektrum. VÜechny tyto v²sledky lze op∞t zobrazit proti frekvenci, period∞ nebo log-period∞ bu∩ pro cel² pr∙b∞h nebo pouze pro vybranou Φßst. Stejn∞ jako u jednoduchΘ spektrßlnφ anal²zy lze vybrat pouze Φßst spoΦφtan²ch hodnot a ty zobrazit v sestupnΘm t°φd∞nφ, aby bylo mo₧nΘ identifikovat v²znaΦnΘ body i u delÜφch °ad. VÜechny v²sledky spektrßlnφ anal²zy jsou jako obvykle pou₧itelnΘ pro zpracovßnφ v dalÜφch modulech programu STATISTICA.

Techniky p°edpov∞dφ zalo₧enΘ na v²poΦtu regrese. STATISTICA nabφzφ regresn∞ orientovanΘ techniky Φasov²ch °ad pro zpo₧d∞nΘ i nezpo₧d∞nΘ prom∞nnΘ (vΦetn∞ regresφ od poΦßtku, nelineßrnφch regresφ a interaktivnφch podmφnkov²ch ("what-if") p°edpov∞dφ.

zp∞t na obsah

TECHNIKY SHLUKOV╔ ANAL▌ZY

[shlukovß anal²za] Tento modul obsahuje rozsßhl² soubor metod shlukovΘ anal²zy (k-pr∙m∞ry, hierarchickΘ shluky, dvoucestnΘ spojovßnφ). Program je schopen zpracovßvat data bu∩ z p∙vodnφch datov²ch soubor∙ nebo z matic mφry vzdßlenostφ (nap°. korelaΦnφch matic). U₧ivatel m∙₧e seskupovat p°φpady, prom∞nnΘ nebo obojφ podle ÜirokΘho v²b∞ru m∞r vzdßlenostφ (vΦetn∞ euklidovskΘ metriky, Φtverce euklidovskΘ metriky, m∞r typu "city-blok" (Manhattan), ╚ebyÜevovy, mocninn²ch, procenta neshody a "l-r") a podle sluΦovacφch pravidel (vΦetn∞ jednoduch²ch, kompletnφch, vß₧en²ch a nevß₧en²ch skupinov²ch pr∙m∞r∙, t∞₧iÜ¥, Wardovy metody a dalÜφch). Matice vzdßlenostφ lze ulo₧it pro dalÜφ anal²zu v ostatnφch modulech programu STATISTICA . P°i pou₧itφ metody "k-pr∙m∞r∙" mß u₧ivatel plnou kontrolu nad poΦßteΦnφmi centry shluk∙. Lze zpracovßvat extrΘmn∞ velkΘ modely, nap°. hierarchickΘ (stromovΘ) uspo°ßdßnφ m∙₧e analyzovat matici 90 000 vzdßlenostφ. V dopln∞nφ standardnφch v²stupnφch hodnot program poΦφtß rozsßhl² soubor popisn²ch statistik a rozÜφ°en²ch diagnostik. Data obsa₧enß ve shlucφch lze p°ipojit k souΦasnΘmu souboru dat pro dalÜφ zpracovßnφ. GrafickΘ prost°edky modulu shlukovΘ anal²zy zahrnujφ upravovatelnΘ stromovΘ diagramy, diskrΘtnφ obrysovΘ maticovΘ grafy a mnoho dalÜφch.

zp∞t na obsah

KLASIFIKA╚N═ A REGRESN═ STROMY

[stromy] Modul klasifikaΦnφch a regresnφch strom∙ obsahuje implementaci nejnov∞jÜφch algoritm∙ pro efektivnφ produkci a testovßnφ "robustnosti" klasifikaΦnφch strom∙ ("klasifikaΦnφ strom" je pravidlo pro p°edpovφdßnφ t°φdy objekt∙ z predikΦnφch hodnot) KlasifikaΦnφ stromy lze vytvß°et pou₧itφm kategorick²ch predikΦnφch prom∞nn²ch, t°φd∞n²ch predikΦnφch prom∞nn²ch nebo obou typ∙ najednou a pou₧itφm jedno-varianΦnφch rozÜt∞p∙ nebo lineßrnφch kombinacφ rozÜt∞p∙. AnalytickΘ prost°edky zahrnujφ postupy pro provßd∞nφ ·pln²ch rozÜt∞p∙ (jako ve THAID a CARTÖ) nebo diskriminaΦn∞-zalo₧en²ch rozÜt∞p∙, v²b∞r nestrannΘ prom∞nnΘ (jako v QUEST), p°φm²ch ukonΦovacφch pravidel (jako ve FACT), v∞tvenφ (jako v CART), v∞tvenφ zalo₧enΘm na deklasifikaΦnφch pom∞rech nebo na klasifikaΦnφ funkci, Φi mφrßch dobrΘ shody jako zobecn∞n² Chi-kvadrßt, G-kvadrßt nebo Giniho index. U₧ivatel mß mo₧nost specifikovat "v" hodnotu pro v-nßsobnou validaci odhadu chyby, velikost SE pravidla, minimßlnφ velikost uzlu p°ed v∞tvenφm, startovacφ prom∞nnou pro generßtor nßhodn²ch Φφsel a "alfa" hodnotu pro v²b∞r prom∞nnΘ. Pro studium vstupnφch a v²stupnφch dat jsou v modulu integrovanΘ grafickΘ prost°edky.

zp∞t na obsah

FAKTOROV┴ ANAL▌ZA A HLAVN═ KOMPONENTY

[faktorovß anal²za] Modul obsahuje Üirokou paletu prost°edk∙ faktorovΘ a hierarchickΘ faktorovΘ anal²zy s rozsßhl²mi diagnostick²mi postupy a mno₧stvφm analytick²ch a pr∙zkumn²ch grafick²ch nßstroj∙. Modul provßdφ anal²zu hlavnφch komponent a b∞₧nou a hierarchickou faktorovou anal²zu pro modely s a₧ 300 prom∞nn²mi (v∞tÜφ modely lze analyzovat pomocφ modulu "SEPATH"). V²stupnφ hodnoty zahrnujφ vlastnφ hodnoty (°ßdnΘ, kumulativnφ, relativnφ), faktorovou zßt∞₧, faktorovß sk≤re (kterß lze p°idat do souboru vstupnφch hodnot, graficky znßzornit jako ikony a interaktivn∞ m∞nit) a mno₧stvφ dalÜφch technick²ch statistik a diagnostik. DostupnΘ rotace zahrnujφ typy: Varimax, Equimax, Quartimax, Biquartimax (normalizovanou nebo ryzφ) a naklon∞nou rotaci. Faktorov² prostor lze zobrazit a prohlφ₧et "°ez po °ezu" ve 2D Φi 3D bodov²ch grafech s vyznaΦen²mi body prom∞nn²ch. Mezi dalÜφ integrovanΘ grafy pat°φ "Scree-grafy", sloupcovΘ a ΦßrovΘ grafy a dalÜφ. Po nalezenφ faktorovΘho °eÜenφ mß u₧ivatel mo₧nost p°epoΦφtat (tzn. rekonstruovat) korelaΦnφ matici podle p°φsluÜnΘho poΦtu faktor∙. Jak p∙vodnφ datovΘ soubory tak i korelaΦnφ matice lze pou₧φt jako vstupnφ data. Potvrzujφcφ faktorovou anal²zu je mo₧nΘ provΘst pomocφ modulu strukturßlnφch model∙. V tomto modulu nalezne u₧ivatel "pr∙vodce potvrzujφcφ faktorovou anal²zou", kter² jej krok za krokem provede procesem specifikace modelu.

zp∞t na obsah

KANONICK┴ KORELA╚N═ ANAL▌ZA

[kanonickß anal²za] Modul obsahuje prost°edky kanonickΘ anal²zy a dopl≥uje tak postupy tΘto anal²zy, vestav∞nΘ do ostatnφch modul∙ (nap°. modulu "ANCOVA/MANCOVA" nebo modulu "DISKRIMINA╚N═ FUNK╚N═ ANAL▌ZY"). Modul zpracovßvß vstupnφ datovΘ soubory nebo korelaΦnφ matice, na nich₧ poΦφtß vÜechny standardnφ korelaΦnφ statistiky (vΦetn∞ vlastnφch vektor∙, vlastnφch Φφsel, koeficient∙ nadbyteΦnosti, kanonick²ch vah, zßt∞₧φ, extrahovan²ch variancφ, test∙ v²znamnosti pro ka₧d² ko°en atd.) a mno₧stvφ rozÜφ°en²ch diagnostik. Pro ka₧d² p°φpad lze vypoΦφst sk≤re kanonick²ch variancφ. V²sledky lze znßzornit pomocφ vestav∞n²ch graf∙ ikon, nebo je lze p°idat k datovΘmu souboru. Modul umo₧≥uje vytvß°et mno₧stvφ r∙zn²ch graf∙, (vΦetn∞ graf∙ vlastnφch hodnot, kanonick²ch korelacφ, bodov²ch graf∙ kanonick²ch variacφ a mnoho dalÜφch). Potvrzujφcφ anal²zu strukturßlnφch zßvislostφ mezi latentnφmi prom∞nn²mi lze provßd∞t rovn∞₧ pomocφ modulu "SEPATH".

zp∞t na obsah

V═CEROZM╠RN╔ èK┴LOV┴N═

[Ükßlovßnφ] Modul vφcerozm∞rnΘho Ükßlovßnφ obsahuje kompletnφ implementaci nemetrickΘho vφcerozm∞rnΘho Ükßlovßnφ. Pomocφ modulu lze analyzovat matice podobnostφ, rozdφlnostφ nebo korelacφ mezi prom∞nn²mi p°i specifikaci a₧ 9 dimenzφ. V²chozφ konfiguraci sestavuje bu∩ program sßm (prost°ednictvφm anal²zy hlavnφch komponent), nebo ji lze zadat u₧ivatelsky. Program pou₧φvß interaktivnφ proceduru pro minimalizaci zßt∞₧ovΘ prom∞nnΘ a koeficient poruchy. U₧ivatel mß mo₧nost monitorovßnφ iteracφ a sledovßnφ zm∞n t∞chto hodnot. KoneΦnou konfiguraci lze prohlφ₧et ve v²sledkov²ch tabulkßch a v 2D a 3D bodov²ch grafech dimensionßlnφho prostoru s vyznaΦen²mi datov²mi body. Testy dobrΘ shody lze oce≥ovat pomocφ Shepardov²ch diagram∙ (d-hats a d-stars). Jako u vÜech ostatnφch modul∙ lze i zde koneΦnou konfiguraci ulo₧it do datovΘho souboru.

zp∞t na obsah

KORESPONDEN╚N═ ANAL▌ZA

[anal²za shody] Modul obsahuje ·plnou implementaci jednoduch²ch i vφcenßsobn²ch technik anal²zy korespondence, kterΘ umo₧≥ujφ analyzovat i extrΘmn∞ velkΘ soubory dat. Program p°ijφmß vstupnφ data spolu se skupinov²mi (k≤dov²mi) prom∞nn²mi, kterΘ slou₧φ pro v²poΦet k°φ₧ov²ch tabulek. Vstupnφ data mohou obsahovat Φetnosti (nebo jinou podobnou mφru shody, asociace, podobnosti, zßm∞ny atd.) a k≤dovΘ prom∞nnΘ kterΘ identifikujφ (Φφslujφ) bu≥ky vstupnφ tabulky nebo datovΘ soubory s Φetnostmi. P°i vφcenßsobnΘ anal²ze shody m∙₧e u₧ivatel p°φmo specifikovat Burtovu tabulku jako vstup pro anal²zu. Program poΦφtß r∙znΘ tabulky, vΦetn∞ tabulky °ßdkov²ch Φetnostφ v procentech, sloupcov²ch Φetnostφ v procentech, celkov²ch Φetnostφ v procentech, oΦekßvan²ch hodnot, rozdφl∙ pozorovan²ch a oΦekßvan²ch hodnot, standardizovan²ch odchylek a p°φsp∞vk∙ k hodnotßm Chi-kvadrßt statistiky. VÜechny tyto statistiky lze vynßÜet do 3D histogram∙ nebo studovat prost°ednictvφm animovanΘho rozvrstvenφ. Modul anal²zy korespondence poΦφtß zobecn∞nß vlastnφ Φφsla a vlastnφ vektory a mφry neteΦnosti pro ka₧dou dimenzi. U₧ivatel m∙₧e sßm zvolit poΦet dimenzφ, nebo zvolit meznφ hodnotu pro maximßlnφ kumulativnφ procento neteΦnosti. Program spoΦφtß standardnφ sou°adnice pro sloupcovΘ a °ßdkovΘ body. U₧ivatel mß mo₧nost volby standardizace podle °ßdkovΘho Φi sloupcovΘho profilu nebo kanonickΘ standardizace. Pro ka₧dou dimenzi a °ßdkov² nebo sloupcov² bod spoΦφtß program hodnoty neteΦnosti, kvality a cos2. Dßle lze zobrazit matice zobecn∞n²ch singulßrnφch vektor∙. Tyto matice lze zpracovßvat prost°ednictvφm modulu STATISTICA BASIC, nap°. v p°φpad∞ pot°eby implementace nestandardnφch metod v²poΦtu sou°adnic. U₧ivatel m∙₧e spoΦφtat hodnoty sou°adnic a p°φsluÜn²ch statistik pro dopl≥kovΘ body (°ßdkovΘ Φi sloupcovΘ) a porovnat v²sledky s normßlnφmi °ßdkov²mi a sloupcov²mi body. Dopl≥kovΘ body lze specifikovat i pro vφcenßsobnou korespondenΦnφ anal²zu. Krom∞ 3D histogram∙, kterΘ lze poΦφtat pro vÜechny tabulky, m∙₧e u₧ivatel vytvß°et Φßrov² graf vlastnφch hodnot a 1D, 2D a 3D grafy pro °ßdkovΘ Φi sloupcovΘ body. VÜechny body jsou opat°eny nßv∞Ütφmi a program poskytuje mo₧nost zkrßtit nßv∞Ütφ na u₧ivatelem urΦen² poΦet znak∙.

zp∞t na obsah

ANAL▌ZA STRUKTUR┴LN═CH MODEL┘ (SEPATH)

[SEPATH] Tento modul obsahuje rozsßhlou implementaci technik strukturßlnφho modelovßnφ s flexibilnφmi prost°edky pro simulaci typu Monte Carlo . SEPATH modul je nejmodern∞jÜφ verze tohoto postupu s inteligentnφm u₧ivatelsk²m rozhranφm. Nabφzφ obsßhl² v²b∞r modelovacφch procedur integrovan²ch s unikßtnφmi u₧ivatelsk²mi nßstroji, kterΘ umo₧≥ujφ specifikovat i velmi slo₧itΘ modely bez nutnosti u₧φvat n∞jakou p°edepsanou syntaxi p°φkaz∙. Prost°ednictvφm "pr∙vodc∙" a dalÜφch nßstroj∙ m∙₧e u₧ivatel definovat anal²zu pomocφ jednoduch²ch funkΦnφch termφn∙ volen²ch z panel∙ nabφdek Φi dialogov²ch oken (nenφ tedy zapot°ebφ zvlßdat slo₧it² programovacφ Φi p°φkazov² jazyk, jako u ostatnφch program∙ tohoto typu). SEPATH je kompletnφ implementace, zahrnujφcφ ΦetnΘ pokroΦilΘ prost°edky. Modul dokß₧e analyzovat korelaΦnφ, kovarianΦnφ a momentovΘ matice, vÜechny modely lze sestavovat pomocφ "pr∙vodc∙". Modul poΦφtß p°φsluÜnΘ sm∞rodatnΘ odchylky pro standardizovanΘ modely a pro modely sestavenΘ pro testovacφ korelaΦnφ matice. Sada v²sledk∙ zahrnuje mno₧inu diagnostick²ch statistik vΦetn∞ standardnφch index∙ shody a necentrovan²ch index∙ shody zcela v souladu s poslednφmi v²zkumy z oblasti strukturßlnφho modelovßnφ. U₧ivatel m∙₧e testovat modely proti vφcenßsobn²m vzork∙m (skupinßm) a pro ka₧dou skupinu m∙₧e specifikovat pevnΘ, volnΘ nebo omezenΘ (shodnΘ pro celou skupinu) parametry. P°i anal²ze momentov²ch matic tak mß u₧ivatel mo₧nost testovat komplexnφ hypotΘzy pro strukturovanΘ pr∙m∞ry v r∙zn²ch skupinßch. Dokumentace modulu obsahuje podrobn² popis Φetn²ch p°φklad∙ vΦetn∞ p°φklad∙ potvrzujφcφ faktorovΘ anal²zy, a dalÜφch.

Simulace SEPATH Monte Carlo Modul strukturßlnφho modelovßnφ (SEPATH) obsahuje i v²konn² p°eddefinovan² simulaΦnφ model Monte Carlo . U₧ivatel m∙₧e generovat (a uklßdat) datovΘ soubory pro p°eddefinovanΘ modely zalo₧enΘ na normßlnφch nebo zeÜikmen²ch rozlo₧enφch. Lze poΦφtat distribuce pro nejr∙zn∞jÜφ diagnostickΘ statistiky, odhady parametr∙ a dalÜφ prost°ednictvφm test∙ Monte Carlo . Pro vizualizaci v²sledk∙ je k dispozici mno₧stvφ grafick²ch prost°edk∙.

zp∞t na obsah

ANAL▌ZA SPOLEHLIVOSTI

[spolehlivost] Tento modul obsahuje v²b∞r procedur pro p°φpravu a vyhodnocenφ pr∙zkum∙ a dotaznφk∙. Stejn∞ jako u ostatnφch modul∙ programu STATISTICA lze analyzovat i znaΦn∞ velkΘ modely (Ükßly s a₧ 300 prvky lze zpracovßvat v jednom b∞hu). U₧ivatel m∙₧e poΦφtat spolehlivostnφ statistiky pro vÜechny prvky Ükßly, interaktivn∞ volit podmno₧iny nebo porovnßvat podmno₧iny prvk∙ ve Ükßle. P°i interaktivnφm vynechßvßnφ prvk∙ se automaticky okam₧it∞ spoΦφtß novß spolehlivost bez nutnosti zpracovßvat znovu cel² soubor vstupnφch dat. V²stup obsahuje korelaΦnφ matice a popisnΘ statistiky pro prvky: Cronbachoova "alfa", standardizovanß "alfa", pr∙m∞rnß meziprvkovß korelace, kompletnφ ANOVA tabulka pro Ükßlu, kompletnφ sada statistik "item-total", "split-half" spolehlivost a korelace mezi polovinami s opravou na ·tlum. K dispozici je v²b∞r graf∙ (vΦetn∞ r∙zn²ch bodov²ch graf∙, histogram∙, Φßrov²ch a dalÜφch graf∙). Pro konstrukci Ükßl mß u₧ivatel k dispozici interaktivnφ podmφnkovΘ procedury ("what-if"). Tak nap°φklad lze poΦφtat oΦekßvanou spolehlivost po p°idßnφ urΦitΘho poΦtu prvk∙ do Ükßly nebo odhadovat poΦet prvk∙, kterΘ je nutno p°idat do Ükßly aby byla dosa₧ena urΦitß spolehlivost.

zp∞t na obsah

KROKOV┴ DISKRIMINA╚N═ ANAL▌ZA

[krokovß diskr.anal²za] Modul obsahuje ·plnou implementaci krokovΘ diskriminaΦnφ funkΦnφ anal²zy. Program provßdφ dop°ednΘ nebo zp∞tnΘ krokovΘ anal²zy nebo anal²zy po u₧ivatelem specifikovan²ch skupin prom∞nn²ch. Krom∞ poΦetn²ch graf∙ a diagnostik popisujφcφch diskriminaΦnφ funkce poskytuje program Üirok² v²b∞r statistik pro klasifikaci star²ch nebo nov²ch p°φpad∙ (pro validaci modelu). V²sledky obsahujφ odpovφdajφcφ koeficienty Wilkov²ch "lambd", parcißlnφ "lambdy", koeficient "F", "p" ·rovn∞, hodnoty tolerance a "R-Φtverce". Program provßdφ ·plnou kanonickou anal²zu a poΦφtß °ßdkovß a kumulativnφ vlastnφ Φφsla pro vÜechny ko°eny a jejich "p" ·rovn∞, °ßdkovΘ a standardizovanΘ koeficienty diskriminaΦnφ (kanonickΘ) funkce, matici strukturßlnφch koeficient∙, pr∙m∞ry pro diskriminaΦnφ funkce a diskriminaΦnφ sk≤re pro ka₧d² p°φpad. P°ipojenΘ grafy zahrnujφ histogramy kanonick²ch sk≤re uvnit° ka₧dΘ skupiny (a kombinace vÜech skupin), specißlnφ bodovΘ grafy pro pßry kanonick²ch prom∞nn²ch (ve kter²ch je vyznaΦena p°φsluÜnost jednotliv²ch p°φpadu do odpovφdajφcφ skupiny) a rozsßhl² v²b∞r kategorizovan²ch graf∙, kterΘ u₧ivateli umo₧≥ujφ vyÜet°ovat distribuce a relace mezi zßvisl²mi prom∞nn²mi nap°φΦ skupinami (vφcenßsobnΘ krabicovΘ grafy, histogramy, bodovΘ grafy a grafy rozlo₧enφ). Modul dßle poΦφtß pro ka₧dou skupinu standardnφ klasifikaΦnφ funkce. Klasifikaci p°φpad∙ lze posuzovat v termφnech Mahalanobisov²ch vzdßlenostφ, posterior pravd∞podobnostφ nebo skuteΦn²ch klasifikacφ a sk≤re pro individußlnφ p°φpady lze znßzornit prost°ednictvφm ikonov²ch graf∙ Φi dalÜφch vφcedimensionßlnφch graf∙ propojen²ch p°φmo s v²sledkov²mi tabulkami. VÜechny tyto hodnoty lze p°ipojit ke zpracovßvanΘmu datovΘmu souboru pro ·Φely dalÜφ anal²zy. Rovn∞₧ lze zobrazit sumßrnφ klasifikaΦnφ matici poΦtu a procent korektn∞ klasifikovan²ch p°φpad∙. U₧ivatel mß n∞kolik mo₧nostφ jak specifikovat a priori klasifikaΦnφ pravd∞podobnosti a v²b∞rovΘ podmφnky pro zahrnutφ Φi vynechßnφ vybran²ch p°φpad∙ z klasifikace.

zp∞t na obsah

LOG-LINE┴RN═ ANAL▌ZA

[log-lineßrnφ anal²za] LOG-LINEAR ANALYSIS. Modul obsahuje kompletnφ implementaci log-lineßrnφch modelovacφch procedur pro vφcerozm∞rnΘ tabulky Φetnosti. U₧ivatel m∙₧e analyzovat a₧ sedmi rozm∞rnΘ tabulky jednφm chodem programu. Lze analyzovat jak ·plnΘ, tak ne·plnΘ tabulky (se strukturßlnφmi nulami). Tabulky Φetnosti lze sestavit z °ßdkov²ch dat nebo je lze zapsat p°φmo do programu. Modul poskytuje rozsßhl² v²b∞r pokroΦil²ch modelovacφch postup∙ v interaktivnφm a flexibilnφm prost°edφ, kterΘ znaΦn∞ ulehΦuje pr∙zkumnΘ a potvrzujφcφ anal²zy komplexnφch tabulek. V ka₧dΘm okam₧iku prßce mß u₧ivatel mo₧nost studovat kompletnφ vyÜet°ovanou tabulku stejn∞ jako marginßlnφ tabulky a testovanΘ (oΦekßvanΘ) hodnoty, m∙₧e testovat vÜechny parcißlnφ a marginßlnφ asociaΦnφ modely nebo vybφrat specifickΘ modely (marginßlnφ tabulky) pro testovßnφ na pozorovan²ch datech. Program rovn∞₧ nabφzφ inteligentnφ automatickou proceduru v²b∞ru modelu, kterß nejprve spoΦφtß pot°ebn² °ßd interakcφ po₧adovan² pro testovßnφ modelu na datech a potΘ, zp∞tnou eliminacφ, urΦφ nejvhodn∞jÜφ model, kter² uspokojiv∞ odpovφdß testovan²m dat∙m (p°i u₧itφ kritΘriφ stanoven²ch u₧ivatelem). Standardnφ v²stup obsahuje G-kvadrßt,(maximßln∞ v∞rohodn² (Chi-kvadrßt), standardnφ Pearson∙v Chi-kvadrßt s p°φsluÜn²mi stupni volnosti a hladinami v²znamnosti, pozorovanΘ a oΦekßvanΘ tabulky, marginßlnφ tabulky a dalÜφ statistiky. GrafickΘ prost°edky dostupnΘ v modulu zahrnujφ mno₧stvφ 2D a 3D graf∙ urΦen²ch pro vizualizaci dvourozm∞rn²ch a vφcerozm∞rn²ch tabulek Φetnosti (vΦetn∞ interaktivnφch, u₧ivatelsky kontrolovan²ch kaskßd kategorizovan²ch histogram∙ a 3D histogram∙ znßzor≥ujφcφch °ezy vφcerozm∞rn²mi tabulkami) a mnoho dalÜφch.

zp∞t na obsah

ANAL▌ZA P╪EÄ═V┴N═

[anal²za p°e₧φvßnφ] Modul obsahuje rozsßhlou mno₧inu technik pro anal²zu cenzurovan²ch dat z oblasti socißlnφho, biologickΘho a lΘka°skΘho v²zkumu stejn∞ jako procedury u₧φvanΘ v in₧en²rstvφ a marketingu (nap°. kontrola kvality, odhady spolehlivosti atd.). Krom∞ v²poΦtu "₧ivotnφch" tabulek s r∙zn²mi popisn²mi statistikami a limitnφmi odhady Kaplan-Meierov²mi m∙₧e u₧ivatel srovnßvat funkce p°e₧φvßnφ pro r∙znΘ skupiny pou₧itφm velkΘ nabφdky metod (vΦetn∞ Gehanova testu, Coxova "f-testu", Cox-Mantelova testu, Log-rank testu a Petova zobecn∞nΘho Wilcoxonova testu). Lze poΦφtat Kaplan-Meierovy grafy pro skupiny (necenzorovanß pozorovßnφ jsou v grafu rozliÜena odliÜn²mi bodov²mi markery). Program obsahuje v²b∞r procedur pro testovßnφ funkcφ p°e₧φvßnφ (vΦetn∞ exponencißlnφ, Gompertzovy, Weibullovy a funkce lineßrnφho hazardu) zalo₧en²ch na metodßch vß₧en²ch Φi nevß₧en²ch nejmenÜφch Φtverc∙. Nakonec program nabφzφ plnou implementaci Φty° obecn²ch testovacφch model∙ (Cox∙v model proporcionßlnφho hazardu, exponencißlnφ regresnφ model, log-normßlnφ a normßlnφ regresnφ modely) s rozÜφ°en²mi diagnostikami vΦetn∞ stratifikovanΘ anal²zy a graf∙ p°e₧φvßnφ pro u₧ivatelem specifikovanΘ predikovanΘ hodnoty. V p°φpad∞ Coxova modelu proporcionßlnφho hazardu m∙₧e u₧ivatel zvolit rozvrstvenφ vzorku za ·Φelem spoΦtenφ r∙zn²ch zßkladnφch hazard∙ na r∙zn²ch vrstvßch. K dispozici jsou obecnΘ prost°edky pro definovßnφ jednΘ nebo vφce Φasov∞ zßvisl²ch kovariancφ. ╚asov∞ zßvislΘ kovariance lze definovat prost°ednictvφm vlo₧enΘho interpretoru vzorc∙, kter² umo₧≥uje vklßdat aritmetickΘ v²razy obsahujφcφ jak ΦasovΘ tak standardnφ logickΘ funkce, nap°. timdep=age+age*log(t_)*(age>45), (kde t_ oznaΦuje Φas p°e₧φvßnφ) Modul rovn∞₧ nabφzφ rozsßhl² soubor grafick²ch prost°edk∙ a specializovan²ch diagram∙ usnad≥ujφcφch interpretaci v²sledk∙.

zp∞t na obsah

KOMPONENTY VARIANCE A SM═èEN┴ ANOVA/ANCOVA

[varianΦnφ komponenty] Modul komponent variance dopl≥uje modul obecnΘho modelu ANCOVA/MANCOVA. Modul slou₧φ pro anal²zu model∙ s nßhodn²mi faktory. TakovΘ faktory se Φasto vyskytujφ v pr∙myslovΘm v²zkumu (upozor≥ujeme, ₧e tento modul je obsa₧en rovn∞₧ v produktu STATISTICA Process Analysis), kde ·rovn∞ faktor∙ p°edstavujφ vzorkovanß data nßhodnΘ prom∞nnΘ (na rozdφl od faktor∙ volen²ch ·Φelov∞ experimentßtorem). Modul umo₧≥uje analyzovat modely s libovolnou kombinacφ stßl²ch vliv∙, nßhodn²ch vliv∙ a kovariancφ. Lze ·Φinn∞ analyzovat i extrΘmn∞ velkΘ ANOVA/ANCOVA modely. Faktory mohou mφt n∞kolik set ·rovnφ. Program analyzuje jak standardnφ faktorovΘ modely, tak i hierarchicky vno°enΘ modely a poΦφtß standardnφ anal²zu variance Typu I, II a III souΦt∙ Φtverc∙ a pr∙m∞ru Φtverc∙ vliv∙ v modelu. Dßle lze poΦφtat tabulku oΦekßvan²ch pr∙m∞r∙ Φtverc∙, komponenty variance pro nßhodnΘ vlivy modelu, kompletnφ ANOVA tabulku s testy zalo₧en²mi na syntetizovan²ch souΦtech Φtverc∙ chyb a stup≥∙ volnosti (Satterthwaiteovou metodou). Modul podporuje i dalÜφ metody pro odhad komponent variance (nap°. MIVQUE0, ML nebo REML). Pro odhad maximßlnφ v∞rohodnosti se pou₧φvß jak Newton-Raphson∙v tak Fisher∙v sk≤rovacφ algoritmus. K dispozici je rovn∞₧ n∞kolik mo₧nostφ pro zkoumßnφ vß₧en²ch a nevß₧en²ch marginßlnφch pr∙m∞r∙ a odpovφdajφcφch interval∙ spolehlivosti. K vizualizaci v²sledk∙ jsou k dispozici rozsßhlΘ grafickΘ prost°edky.

 

StatSoft StatSoft CR s.r.o.
Podbabskß 16,
160 00 Praha 6
e-mail: info@statsoft.cz		 Telefon:
Mobil:
Fax:		  (02) 333 250 06
 0603 255 051
 (02) 333 240 05

⌐Copyright StatSoft CR, 2000.
StatSoft, StatSoft logo, STATISTICA, SEWSS, SENS, STATISTICA/W, STATISTICA/Mac, a Scrollsheet jsou obchodnφ znßmky spoleΦnosti StatSoft, Inc.