Prism Features | SciExperts

Prism

Аналізуйте, створюйте графіки і представляйте наукові дані швидше, ніж коли-небудь раніше з допомогою Prism!

Статистичні Порівняння

Парні та непарні t-тести. ЗвітиPзначень і довірчих інтервалів.
Непараметричний критерійМанна-Уітні, включаючи довірчий інтервал різниці медіан.
Критерій Колмогорова-Смирнова для порівняння двох груп.
Критерій Вілксона з довірчим інтервалом медіани.
Виконуйте багатоt-тестів одночасно, використовуючиFalseDiscoverRate (чи декілька порівнянь Бонферроні) щоб обрати, які порівняння є відкриттями для подальшого вивчення.
Звичайні та повторні виміри односторонньогодисперсійного аналізу з подальшими тестами множинного порівнянняТюкі, Ньюмана-Кейлса, Даннетта, Бонферронічи Холма-Сідака, апостеріорний тест для тенденції, чи найменш значимі тести Фішера.
Багато тестів множинних порівнянь супроводжуються довірчими інтервалами таPзначеннями із скоректованою кратністю.
Корекція Грінхауса-Гейсера, щоб повторні виміри однофакторного дисперсійного аналізу не допускали сферичність. Коли вона обрана, множинні порівняльні критерії також на допускають сферичності.
Непараметричний односторонній дисперсійний аналіз Крускала-Воліса з апостеріорним тестом Данна.
Точний критерій Фішера або критерій хі-квадрат. Обчислюйте відносний ризик і відношення тестів з довірчими інтервалами.
Двосторонній дисперсійний аналіз, навіть з відсутніми значеннями здопомогою деяких апостеріорних критеріїв.
Двосторонній дисперсійний аналіз, з повторними вимірами в одному або обох факторах. Тестування множинних порівнянь найменш значимої різниці(LSD) головних і простих ефектів Тюкі, Ньюмана-Кейлса, Даннетта, Бонферроні, Холма-Сідака чи Фішера.
Тристоронній дисперсійний аналіз(обмежений двома рівнями в двох факторах, і будь-якою кількістю рівнів в третьому).
Аналіз виживаності Каплана-Меєра. Порівнюйте криві з логарифмічним ранговим критерієм (включаючи тест на тенденцію)

Статистика стовпців

Обчислюйте мінімум, максимум, квартилі, середні значення, стандартне відхилення (SD), стандартну середню похибку (SEM), довірчий інтервал (CI), коефіцієнт варіації (CV)
Середнє чи геометричне середнє з довірчими інтервалами.
Частотні розподіли, включаючи кумулятивні гістограми.
Перевірка нормальності трьома методами.
Один вибірковийt-критерій чи критерій Вілксона для порівняння середнього значення (чи медіани) стовпця з теоретичним значенням .
Асиметрія і Ексцес.
Виявлення відхилень використовуючи метод Грабса чи метод робастної регресії та видалення викидів (ROUT).

Лінійна Регресія І Кореляція

Обчислюйте нахил і перехоплення з допомогою довірчих інтервалів.
Проводьте лінію регресії через задану точку.
Підбирайте для розмноженняYзначеннячи середніY значення.
Тестуйте на відхилення від лінійності з допомогою критерію серії.
Обчислюйте і будуйте графіки залишків.
Порівнюйте нахили і перехоплення двох чи більше ліній регресії.
Інтерполюйте нові точки вздовж стандартної кривої.
Кореляція (непараметрична) Пірсона або Спірмана.
Аналізуйте стекPзначень, використовуючи множинні порівняння Бонферронічи підхід частоти хибно позитивних результатів (FBR)для виявлення “значних” знахідок чи відкриттів.

Нелінійна Регресія

Підбирайте одне з наших 105 вбудованих рівнянь, чи вводьте своє власне.
Вводьте диференціальні та неявні рівняння.
Вводьте різні рівняння для різних наборів даних.
Глобальна нелінійна регресія – спільне використання параметрів наборами даних.
Робастна нелінійна регресія.
Автоматична ідентифікація чи усунення викидів.
Порівнюйте моделі використовуючи додатковий F-критерій суми квадратів, чи виправлений інформаційний критерій Акаіке (AICc).
Порівнюйте параметри між наборами даних.
Застосовуйте обмеження.
Диференційно зважуйте точки декількома методами та оцінюйте, наскільки добре спрацював ваш метод зважування.
Приймайте автоматичні початкові розрахункові значення чи вводьте ваші власні.
Автоматично будуйте графік кривої в заданому діапазоні Xзначень.
Кількісно оцінюйте точність підбору з допомогою параметрів стандартного відхилення(SE)або довірчого інтервалу (CI). Довірчі інтервали можуть бути симетричними (як це прийнято) чи асиметричними (що є більш точним).
Кількісно оцінюйте симетрію неточності з допомогою асиметрії Хугарда.
Будуйте довірчі чи прогнозовані смуги.
Перевіряйте нормальність залишків.
Тест серій або реплікацій перевірки адекватності моделі.
Повідомляйте про коваріаційну матрицю чи набір залежностей.
Легко інтерполюйте точки з найбільш відповідної кривої.

Клінічна (Діагностична) Лабораторна Статистика

Графіки Бленда-Альтмана.
Криві робочої характеристики приймача (ROC-криві).
Регресія Демінга (типllлінійна регресія).

Моделювання

МоделюйтеXY, стовпці чи таблиці спряженості.
Повторюйте аналіз змодельованих даних у вигляді аналізу Монте-Карло.
Будуйте графік функцій по вибраним чи введеним рівнянням і значенням параметрів, які ви обираєте.