O que é o Statgraphics?
O Statgraphics é um software estatístico que permite aos usuários trabalhar desde procedimentos descritivos e visualização até análise preditiva de dados. Ele também possui uma variedade de possibilidades que abrangem uma ampla gama de técnicas de análise de dados, integradas em uma interface amigável e intuitiva.
Novidades da versão
O Statgraphics Centurion 19 adiciona diversas características, incluindo mais de 290 procedimentos estatísticos, com muitas adições recentes nas áreas de visualização de dados, análise preditiva, mineração de dados e aprendizado de máquina. Entre os destaques, incluem-se uma nova interface de usuário, melhorias significativas no assistente de design de experimentos e métodos para trocar dados e scripts com Python.
Interface
A seleção de opções e procedimentos agora é controlada por uma faixa de opções e uma barra de ferramentas de acesso rápido, a primeira facilita a busca por funções, enquanto a barra de ferramentas de acesso rápido permite pular os menus ao usar seus procedimentos favoritos.
Ele também possui janelas de análise que agora permitem alternar entre várias planilhas ou ter apenas um painel. Como nas versões anteriores, o modo de vários painéis coloca cada tabela e gráfico em um painel separado de uma janela divisória, agora você também pode usar o modo de painel único que combina todos os resultados em um formato de estilo de relatório. Para melhorar a organização da exportação de resultados, as tabelas de saída agora têm cabeçalhos de linha e coluna editáveis que também podem ser personalizados com cores.
A opção Dashboard foi adicionada ao conjunto de janelas do StatFolio. Essa nova opção permite exibir tabelas e gráficos de diferentes análises lado a lado. Para procedimentos como gráficos de controle, análise de capacidade, regressões, gráficos de valor e estudos de medição, o fundo de uma tabela ou gráfico pode ser colorido em verde, amarelo ou vermelho para indicar o estado dos índices selecionados, grandes mudanças ou resíduos incomuns.
Visualização de dados e gráficos
A versão 19 contém 28 Statlets interativos para ajudar na visualização de dados, incluindo novas possibilidades e melhorias nos procedimentos existentes, entre os quais se destacam:
- Gráficos de barras com linhas adicionadas: para mostrar a segunda variável.
- Dendrogramas: linhas opcionais para separar grupos.
- Gráfico de dados perdidos: para visualizar a localização dos valores perdidos em uma planilha de dados.
- Comparação de amostras pareadas
- Detalhes dos pontos: informações ampliadas ao clicar em um ponto.
- Fundo transparente: pode especificar um fundo transparente ao copiar imagens.
- Diagramas de Venn e Euler: para visualizar a sobreposição de conjuntos.
- Gráficos em cascata: para mostrar dados ordenados, sequenciais e tridimensionais.
As opções dinâmicas de visualização são complementadas por opções como:
- Gráfico dinâmico de radar / aranha
- Gráfico de Pareto dinâmico
- Gráfico em espiral de séries temporais;
Desenho de experimentos e controle estatístico de processos
Designs Ótimos de Alias:
A construção de experimentos que maximizam a eficiência do design considera não apenas a precisão nos coeficientes estimados do modelo, mas também o possível viés nessas estimativas causadas por efeitos ativos que não estão no modelo assumido.
Análise de capacidade de atributos:
Foi adicionada a análise de conformidade aos procedimentos para determinar a capacidade com base em dados de atributos. Essa análise é comumente usada para determinar o quão bem um processo se ajusta às especificações estabelecidas
Gage R&R usando GLM:
Possibilita dados desbalanceados e fontes adicionais de variabilidade. O método GLM estima a repetitividade e reprodutibilidade de um sistema de medição baseado em um estudo no qual m avaliadores medem n elementos r vezes. Ele também estima quantidades importantes, como a variação total, a relação precisão/tolerância, o desvio padrão do erro de medição e a porcentagem de contribuição ao estudo de vários componentes de erro. Além da variação introduzida pelos avaliadores e pelas peças, também podem ser incluídos fatores adicionais. Os fatores adicionais podem ser tratados como tendo efeitos fixos ou aleatórios.
Aumento ótimo de designs existentes: são execuções geradas por computador adicionadas a projetos para maximizar a eficiência do projeto.
Optimização: agora é possível selecionar quais respostas otimizar no DOE Wizard.
Pontos de recálculo: os limites de controle e índices de capacidade podem ser recalculados em 9 locais.
Machine Learning
Florestas de Decisão
Construção de modelos de classificação e regressão baseados em múltiplas árvores de decisão.
O procedimento de Florestas de Decisão implementa um processo de aprendizado de máquina para prever observações a partir de dados.
Ele permite trabalhar com modelos de duas formas:
- Modelos de classificação que dividem as observações em grupos com base em suas características observadas.
- Modelos de regressão que preveem o valor de uma variável dependente.
Os modelos são construídos criando uma grande quantidade de árvores de decisão e média das previsões feitas a partir dessas árvores. Muitas árvores são construídas usando um procedimento semelhante ao de árvores de classificação e regressão.
Agrupação de K-medias:
Agrupamento de observações com base em similaridades de variáveis.
O procedimento de Clustering de K-means implementa um processo de aprendizado de máquina para criar grupos ou clusters de variáveis quantitativas multivariadas. Os clusters são criados agrupando observações que estão próximas no espaço das variáveis de entrada. Os cálculos são realizados pelo módulo "Scikit-learn" em Python.
Funcionalidades e características
Dentro das possibilidades e procedimentos no Statgraphics, é importante destacar a visualização e opções de análise, que integra uma interface gráfica com linguagens de programação como R e Python.
Esta versão inclui também muitas outras possibilidades associadas a:
Regressão e análise de variância
- Modelos de calibração: estimação de limites de previsão unilaterais.
- Modelos lineares gerais: seleção de fatores passo a passo e entrada mais fácil de interações.
- Regressão linear por partes: ajuste de modelos com múltiplos segmentos lineares.
- Regressão de quantis: modelos para prever quantis de variáveis de resposta.
- Gráficos de probabilidade residual - adicionados a vários procedimentos.
- Estudos de estabilidade: estimação da vida útil de vários lotes.
- Análise de variância: o novo gráfico de contribuição mostra a contribuição de cada componente
- Regressão de contagem inflada zero: modelos de regressão de Poisson e binomial negativo com zeros estruturais adicionais.
Testes estatísticos
- Testes de Equivalência e Não Inferioridade para Variâncias: para comparar duas variâncias e comparar a variância com o objetivo.
- Teste de Mann-Kendall: teste de tendência monótona em uma série temporal.
- Teste de Levene Modificado: teste de homogeneidade de variâncias em ANOVA unidirecional.
- Teste de Wald-Wolfowitz: comparação não paramétrica de duas amostras.
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