NMath Stats 4.0

NMath Stats: Najlepší vývojársky nástroj pre štatistickú analýzu

Ako vývojár viete, že analýza údajov je nevyhnutnou súčasťou vašej práce. Či už pracujete na finančnej aplikácii, vedeckom výskumnom projekte alebo akomkoľvek inom softvéri, ktorý zahŕňa spracovanie údajov, potrebujete spoľahlivé nástroje, ktoré vám pomôžu pochopiť čísla.

To je miesto, kde prichádza NMath Stats. Tento výkonný softvérový balík obsahuje všetko, čo potrebujete na vykonávanie pokročilých štatistických analýz s ľahkosťou a presnosťou. Od základných popisných štatistík až po komplexné regresné modely a testovanie hypotéz, NMath Stats má všetko.

Poďme sa bližšie pozrieť na to, čo tento úžasný nástroj dokáže.

Deskriptívna štatistika

Srdcom každej štatistickej analýzy je deskriptívna štatistika – schopnosť sumarizovať a analyzovať údaje zmysluplným spôsobom. S NMath Stats získate prístup ku komplexnej sade funkcií na výpočet všetkých štandardných mier centrálnej tendencie (priemer, medián) a variability (variance, štandardná odchýlka), ako aj pokročilejších mier, ako je šikmosť a špičatosť.

Ale to je len začiatok. NMath Stats tiež obsahuje funkcie na výpočet percentilov, kvartilov, geometrického priemeru, harmonického priemeru – dokonca aj efektívnej hodnoty (RMS)! A ak by to vašim potrebám nestačilo, k dispozícii je aj mnoho ďalších špecializovaných funkcií.

Rozdelenie pravdepodobnosti

Samozrejme, žiadna štatistická analýza by nebola úplná bez rozdelenia pravdepodobnosti – matematických modelov používaných na opis náhodných udalostí. S rozsiahlou knižnicou distribučných funkcií NMath Stats (vrátane normálneho/Gaussovho rozdelenia), Poissonovho rozdelenia, chí-kvadrát rozdelenia, gama rozdelenia, beta rozdelenia), Studentových t-rozdelení, F-rozdelení), binomických rozdelení) Johnsonovho rozdelenia rodina) rodina negatívneho binomického rozdelenia)), môžete jednoducho generovať súbory PDF/CDF/inverzné CDF/náhodné premenné momenty pre akýkoľvek potrebný typ distribúcie!

Kombinatorické funkcie

Okrem základov teórie pravdepodobnosti, ako sú faktoriály/log faktoriály/binomické koeficienty/log binomiály/atď., NMath Stats tiež poskytuje kombinatorické funkcie, ako sú výpočty log faktoriál, ktoré sú užitočné pri práci s veľkými číslami alebo pravdepodobnosťami zahŕňajúcimi kombinácie/permutácie/atď.

Regresné modely

Keď príde čas na vytváranie prediktívnych modelov na základe vašich súborov údajov alebo testovania hypotéz o vzťahoch medzi premennými v nich – lineárna regresia je často jednou z metód! Ale nebojte sa, ak to znie odstrašujúco; s viacerými možnosťami lineárnej regresie NMath Stat zabudovanými spolu s možnosťami logistickej regresie - tieto úlohy sú oveľa jednoduchšie ako kedykoľvek predtým!

Testovanie hypotéz

Keď budeme mať naše modely zostavené pomocou rôznych techník, ako sú lineárne regresie alebo logistické regresie atď., budeme chcieť nejakým spôsobom overiť ich presnosť/platnosť testovaním hypotéz proti nim! Tu vstupuje do hry testovanie hypotéz – z-testy/t-testy/F-testy/ANOVA/RANOVA/Kruskal-Wallis zoraďuje testy súčtu/atď.. Všetky tieto testy sú súčasťou tejto výkonnej sady nástrojov, takže vývojári môžu rýchlo určiť, či ich výsledky sú štatisticky významné alebo nie!

Čiastočná regresia najmenších štvorcov a faktorizácia nezápornej matice

Pre tých, ktorí vyžadujú ešte pokročilejšie techniky modelovania nad rámec jednoduchých lineárnych regresií; čiastočná regresia najmenších štvorcov a metódy faktorizácie nezápornej matice môžu byť práve to, čo potrebujú! Tieto algoritmy umožňujú používateľom väčšiu flexibilitu pri analýze zložitých súborov údajov znížením rozmerov pri zachovaní vysokej úrovne presnosti počas analýz vykonávaných pomocou nich!

Vyhladzovacie filtre

Niekedy môžu súbory údajov obsahovať šum, čo sťažuje priame extrahovanie zmysluplných informácií; Tu prichádzajú do hry vyhladzovacie filtre, ktoré umožňujú vývojárom odstrániť nežiaduci šum z ich súborov údajov, vďaka čomu sú následné analýzy celkovo oveľa jednoduchšie/presnejšie!.

Analýza hlavných komponentov a klastrovanie

Algoritmy analýzy/klastrovania hlavných komponentov poskytujú ďalší spôsob zníženia rozmerov a zároveň zachovávajú vysokú úroveň presnosti počas analýz vykonávaných pomocou nich!. Tieto metódy umožňujú používateľom zoskupovať podobné pozorovania na základe podobností/rozdielov nájdených v súbore údajov.

Teraz je k dispozícii bezplatná skúšobná verzia!

Ak to všetko znie príliš dobre, aby to bola pravda, tak prečo dnes nevyskúšať našu bezplatnú plne funkčnú skúšobnú verziu? Budete mať prístup ku všetkému, čo je uvedené vyššie, plus užívateľská dokumentácia/súbory pomocníka/príklady, takže naozaj nikomu nič nebráni v tom, aby si to teraz dal!. A akonáhle budete spokojní s jeho výkonom, jednoducho si zakúpte plnú verziu a získajte zdrojový kód spolu s vyššie uvedenými funkciami!.