Sagata Regression Pro 1.0

Giấy phép: Dùng thử miễn phí ‎Kích cỡ tệp: 8.41 MB
‎Xếp hạng người dùng: 3.0/5 - ‎4 ‎Phiếu

Về Sagata Regression Pro

Sagata Multiple Regression phần mềm cung cấp sức mạnh của một gói hồi quy chuyên nghiệp với sự dễ dàng và thoải mái của một giao diện Microsoft Excel. Các tính năng bao gồm: Các yếu tố định tính / Phân loại - thường là đầu vào hoặc các yếu tố trong việc lắp mô hình có chất lượng hoặc phân loại trong tự nhiên, ví dụ: loại nhà (gạch, cá tuyết cape hoặc thuộc địa) hoặc tên khu học chánh. S.R. Pro cung cấp tích hợp hoàn toàn liền mạch các yếu tố phân loại và liên tục. Xử lý phụ trợ hiệu quả - thường là các mô hình hồi quy liên quan đến hàng ngàn hoặc thậm chí hàng chục ngàn điểm dữ liệu. Công cụ chương trình C++ hiệu quả trong S.R. Standard và Pro có thể tiết kiệm vài phút hoặc thậm chí hàng giờ chờ đợi so với nhiều gói bổ trợ Microsoft Excel trong những trường hợp này. Thế hệ mô hình tương tác - các chuyên gia thường thích chọn mô hình của họ tương tác tùy thuộc vào bản chất của vấn đề của họ và thông tin thống kê có liên quan. Sagata Regression cung cấp một tính năng mô hình tùy chỉnh mạnh mẽ cho thế hệ dễ dàng của các mô hình thứ hai và thứ ba. Interactive 3D Plot Engine - vẽ ra kết quả của các mô hình hồi quy thường là chìa khóa để giúp các nhà hoạch định quyết định hình dung tác động của các biến thể đầu vào đối với đầu ra. Sagata Regression tạo ra các lô bề mặt hấp dẫn trực quan, hoàn toàn có thể điều chỉnh. Cross-xác nhận / MinPRESS Automodeling - độc quyền stepwise loại phương pháp lựa chọn mô hình tự động với lợi thế của cross-xác nhận loại mô hình đánh giá. Trọng số dữ liệu - hồi quy có trọng số cho phép người dùng hạ thấp dữ liệu liên quan đến lỗi đo lường cao hơn. Stepwise Regression Automodeling - cung cấp một tính năng hồi quy từng bước để chọn mô hình "tối ưu" tự động. Hồi quy mạnh mẽ (đối với Outliers) - thường là một số dữ liệu không hoàn toàn đáng tin cậy. Đối với những trường hợp này, lựa chọn thay thế cho hồi quy hình vuông ít bị ảnh hưởng bởi một số lượng nhỏ các quan sát bất thường hoặc ngoại lệ.