工程數(shù)據(jù)可視化分析工具Statgraphics Centurion

Statgraphics18是一款專業(yè)的工程數(shù)據(jù)分析軟件，這款軟件結(jié)合了多種科學(xué)的分析計(jì)算，運(yùn)用方差分析、多元化分析、圖表分析、概率分析等為用戶提供了全放位的數(shù)據(jù)分析模式，有效的對產(chǎn)品、工程等進(jìn)行優(yōu)化處理，在工程的實(shí)施階段就預(yù)先分析了各種可能出現(xiàn)的異常數(shù)據(jù)問題，從而避免了工程后期出現(xiàn)失誤，該軟件也能用于服務(wù)行業(yè)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，為各行業(yè)的專業(yè)人士，以優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，提高他們的產(chǎn)品和服務(wù)，并超越他們的競爭對手創(chuàng)造。

功能模塊：

1、StatWizard
StatWizard協(xié)助用戶針對數(shù)據(jù)選擇是當(dāng)分析工具。使用者可以利用描述性統(tǒng)計(jì)或是讓精靈根據(jù)您的數(shù)據(jù)類型進(jìn)行分析。
2、StatAdvisor
StatAdvisor能檢定您統(tǒng)計(jì)結(jié)果的顯著性。使用者只需要透過一兩個(gè)簡單步驟，就可以得到分析結(jié)果。
3、StatLink
StatLink鏈接單一或多個(gè)數(shù)據(jù)到您的分析程序中，讓用戶隨時(shí)更新數(shù)據(jù)庫。另外，用戶也可以輕松輸入資料，例如：Microsoft Access or Excel。;
4、Six Sigma Toolbox
STATGRAPHICS具有實(shí)施六標(biāo)準(zhǔn)偏差的完整工具。 工具箱也具備六標(biāo)準(zhǔn)偏差DMAIC范例。
5、StatGallery
StatGallery可將所有圖型放置在同一畫面下，以幫助用戶比較不同數(shù)據(jù)。
6、StatReporter
StatReporter組織您的研究結(jié)果成為出版品。您可以將成果輕松放入報(bào)告中，并存成RTF格式以置入Microsoft Word。
7、StatPublish
本功能讓您輸出數(shù)據(jù)到網(wǎng)頁中。本功能可自動(dòng)在HTML網(wǎng)頁嵌入圖型。 
8、StatFolios
StatFolio可儲(chǔ)存您所有分析在同一個(gè)檔案中，所以您可以在隨時(shí)修正資料。當(dāng)輸入的數(shù)據(jù)改變，結(jié)果也會(huì)跟著自動(dòng)更正。

新版特色：

一種用于處理大數(shù)據(jù)的新文件格式。 64位版本現(xiàn)在可以分析包含超過1億行的數(shù)據(jù)集。

9個(gè)用于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)可視化的新型交互式Statlet，包括向日葵圖，人口金字塔，風(fēng)玫瑰和小提琴圖。

改進(jìn)的人口統(tǒng)計(jì)地圖，支持SHP文件。

用于訪問R庫以使用分類和回歸樹（CART），文本挖掘，多維縮放，任意刪失數(shù)據(jù)分析以及使用X-13ARIMA-SEATS進(jìn)行季節(jié)性調(diào)整的對話框驅(qū)動(dòng)程序。

十多個(gè)其他新的統(tǒng)計(jì)程序，包括等效性分析和非劣效性測試，正交回歸，能力控制圖，多變量容差區(qū)間，多元正態(tài)性檢驗(yàn)和多元正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)生成。

DOE向?qū)е行碌臋?quán)威篩選設(shè)計(jì)。

一種新的網(wǎng)絡(luò)安裝程序，允許用戶檢查個(gè)人計(jì)算機(jī)上使用的座位。

對過程能力分析程序進(jìn)行了大量改進(jìn)，以實(shí)施Neil W. Polhemus博士在新書中描述的方法，過程能力分析：估算質(zhì)量將由Chapman和Hall / CRC出版社于2017年12月出版。

新增功能：

一、18版的增強(qiáng)功能
STATGRAPHICS 18是一個(gè)重大的升級(jí)，包含了很多新特性，包括：
·處理一個(gè)新的文件格式 大數(shù)據(jù)。64位版本現(xiàn)在可以分析1億行多余的含有數(shù)據(jù)集。
·新的互動(dòng)statlets為 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的可視化， 包括向日葵田，人口金字塔，風(fēng)玫瑰，和小提琴的情節(jié)。
·改進(jìn) 人口地圖， 對SHP文件的支持。
·對話框驅(qū)動(dòng)程序訪問R庫使用分類回歸樹（CART），文本挖掘，多維標(biāo)度，分析任意刪失數(shù)據(jù)，季節(jié)性調(diào)整x-13arima-seats。
·其他十幾個(gè)新的統(tǒng)計(jì)程序，包括正交回歸性分析和非劣效性檢驗(yàn)、控制圖、能力、多元包容的間隔，多元正態(tài)性檢驗(yàn)， 和 多元正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生。
·最終篩選設(shè)計(jì) 在美國能源部的向?qū)А?br/>·新網(wǎng)絡(luò)安裝程序 它允許用戶查看使用在個(gè)人電腦上的座位。
·其廣泛的增強(qiáng)過程能力分析程序?qū)崿F(xiàn)了Neil W. Polhemus博士的新書中所描述的方法， 過程能力分析：估計(jì)質(zhì)量 已經(jīng)被Chapman和霍爾/ CRC出版社2017年12月。
二、新功能
1、statlet屬性能力分析
這statlet執(zhí)行使用屬性數(shù)據(jù)的能力分析。數(shù)據(jù)也可以由任何數(shù)量的不合格項(xiàng)或不合格的樣品中的總?cè)藬?shù)如果一個(gè)項(xiàng)目可以有多個(gè)不合格。分析是基于二項(xiàng)式和泊松分布，statlet將計(jì)算參數(shù)估計(jì)和置信區(qū)間和置信區(qū)間上，能力指數(shù)（在最好的估計(jì)值和上限），和DPM（每百萬缺陷）。分析可能是基于一個(gè)經(jīng)典的貝葉斯方法。觀看視頻：經(jīng)典方法或貝葉斯方法

2、大數(shù)據(jù)
·處理大數(shù)據(jù)，一個(gè)特殊的文件，稱為 STATGRAPHICS大數(shù)據(jù)文件 已開發(fā)。這些文件的擴(kuò)展名 星狀神經(jīng)節(jié)阻滯。 而不是 SGD。。他們在不同的2個(gè)重要方面與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)制圖數(shù)據(jù)文件：
·他們存儲(chǔ)數(shù)值數(shù)據(jù)的二進(jìn)制格式，而不是文本。這避免了步將每個(gè)數(shù)據(jù)值的個(gè)數(shù)時(shí)，讀入程序。
·數(shù)據(jù)的列而不是按行存儲(chǔ)列。這大大減少了執(zhí)行時(shí)間，當(dāng)個(gè)別列讀入內(nèi)存。
·使用該文件，STATGRAPHICS是能夠分析的數(shù)據(jù)集組成的數(shù)以百萬計(jì)的記錄和千柱。該文件只能由18的64位版本訪問數(shù)據(jù)制圖。觀看視頻

3、二元密度statlet
這個(gè)Bstatlet變量密度 顯示2列數(shù)據(jù)密度函數(shù)估計(jì)。它使用一個(gè)二維等高線圖或三維頻率直方圖。這2個(gè)變量的聯(lián)合分布可以被假定為是多元正�；蚴褂梅菂�數(shù)估計(jì)方法。觀看視頻

4、蝶形圖
這個(gè)蝶形圖比較2個(gè)屬性的數(shù)據(jù)樣本。它由2套桿顯示每個(gè)樣本的頻率分布在一組類。觀看視頻

5、能力控制圖
本程序構(gòu)建監(jiān)測能力指標(biāo)如C II期統(tǒng)計(jì)過程控制圖P 和CPK。鑒于這一過程能夠滿足規(guī)定的要求的基于可變數(shù)據(jù)的分析，這些圖表監(jiān)控持續(xù)符合這些要求。觀看視頻

6、控制圖的設(shè)計(jì)statlet能力
這個(gè)新的statlet協(xié)助分析確定大樣本應(yīng)在構(gòu)建能力控制圖。 能力控制圖 監(jiān)控已被證明是產(chǎn)生的結(jié)果，產(chǎn)生少量的不合格穩(wěn)定的和有效的方法。觀看視頻

7、分類和回歸樹
這個(gè)分類和回歸樹 程序?qū)崿F(xiàn)了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的過程來預(yù)測觀測數(shù)據(jù)。它創(chuàng)造了2種模式：分類模型和回歸模型。模型是通過創(chuàng)建一個(gè)樹，其中每個(gè)節(jié)點(diǎn)對應(yīng)于一個(gè)二叉決策。給定一個(gè)特定的觀察，一個(gè)沿著樹的樹枝直到終止葉被發(fā)現(xiàn)。每片葉子的樹是一個(gè)預(yù)測的類或值相關(guān)聯(lián)的。觀看視頻的分類樹�；貧w樹的視頻觀看。

8、最終篩選設(shè)計(jì)
一個(gè)新的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)類型已被添加到向?qū)У脑O(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)。打電話 最終篩選設(shè)計(jì)，這些設(shè)計(jì)都能夠估算模型包括線性和二次效應(yīng)的小設(shè)計(jì)，雖然二階相互作用部分混淆自己和二次效應(yīng)。此外，6個(gè)或更多的因素陷入設(shè)計(jì)能夠完全二階模型設(shè)計(jì)（包括任何3個(gè)因素的相互作用）。觀看視頻

9、人口地圖可視化
這個(gè)新的statlet旨在說明隨時(shí)間變化的位置統(tǒng)計(jì)。在每一個(gè)給定的數(shù)據(jù) K 地點(diǎn)在 P 的時(shí)間，程序生成的動(dòng)態(tài)顯示，說明數(shù)據(jù)在每一個(gè)位置的改變。在每一個(gè)位置的數(shù)據(jù)是使用一個(gè)氣泡的大小是觀察數(shù)據(jù)值比例繪制。SHP文件也可以被用來劃清界限。觀看視頻

10、鉆石的情節(jié)
這個(gè) 鉆石的情節(jié) 程序創(chuàng)建一個(gè)情節(jié)一個(gè)定量變量顯示 N 樣本觀測值與群體平均值的置信區(qū)間。一個(gè)單獨(dú)的程序塊多鉆石地塊分組數(shù)據(jù)。觀看視頻

11、分布擬合任意刪失數(shù)據(jù)
這個(gè)分析過程中的一個(gè)或多個(gè)觀測是不確切知道的數(shù)據(jù)。特別是，觀察可能是右刪失，左刪失，區(qū)間，或三者的結(jié)合類型。程序計(jì)算匯總統(tǒng)計(jì)，適合分布，創(chuàng)建圖表，并計(jì)算生存函數(shù)的非參數(shù)估計(jì)。觀看視頻

12、甜甜圈圖
這個(gè)圖是一個(gè)替代的餅圖。它類似于餅圖除了中心被刪除。觀看視頻

13、對等和非劣效性試驗(yàn)
四個(gè)新的程序已經(jīng)被添加到證明（雙面）或非劣效性（片面）。他們比較的是2個(gè)獨(dú)立的方法，比較2個(gè)配對的方式，比較單一的意思與目標(biāo)值，并分析一個(gè)2x2交叉研究的結(jié)果。不同于標(biāo)準(zhǔn)的假設(shè)檢驗(yàn)，證明了一個(gè)方法比另一個(gè)優(yōu)越性，等價(jià)測試的目的是證明兩種方法本質(zhì)上是相同的意思。觀看視頻第一部分：2獨(dú)立樣本，2部分：2x2交叉研究

14、熱地圖
這程序顯示在2類因素的所有組合的定量變量的分布。如果2個(gè)因素代表時(shí)間，那么該變量的演化可以容易地查看使用地圖。漸變色表是用來表示定量變量的值。觀看視頻

15、李克情節(jié)
這個(gè) 李克情節(jié) 程序分析記錄在一個(gè)李克特量表數(shù)據(jù)。利克特量表是常用的調(diào)查研究記錄用戶聲明的反應(yīng)。一個(gè)典型的5級(jí)Likert量表可能代碼用戶反應(yīng)強(qiáng)烈不同意強(qiáng)烈同意。這個(gè)分析計(jì)算匯總統(tǒng)計(jì)并顯示結(jié)果的發(fā)散堆積條形圖。觀看視頻

16、蒙特卡洛模擬靈敏度的龍卷風(fēng)圖
此圖顯示的每個(gè)輸入變量對響應(yīng)的影響時(shí)，在一個(gè)指定的百分比的概率分布發(fā)生了變化，在他們舉行的所有其他變量的中值。變量的排序從上到下的整體效果。觀看視頻

17、多維標(biāo)度
這個(gè) 多維標(biāo)度 程序的目的是在一個(gè)低維空間的多元數(shù)據(jù)顯示。給定一個(gè) N 由 N 每對之間的距離矩陣 N 多元的意見，對這些意見，保持它們之間的距離盡可能的低維表示的程序搜索。的主要輸出是在低維空間中的點(diǎn)映射（通常2或3維度）。計(jì)算由R使用“cmdscale”和“isomds”功能。觀看視頻

18、多元正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)
這個(gè)程序從一個(gè)多元正態(tài)分布涉及到12個(gè)變量生成隨機(jī)數(shù)。用戶輸入的變量，標(biāo)準(zhǔn)偏差和相關(guān)矩陣。隨機(jī)樣本的生成，可保存到數(shù)據(jù)制圖數(shù)據(jù)手冊。觀看視頻

19、多元正態(tài)性檢驗(yàn)
這個(gè)程序測試是否一組隨機(jī)變量可能來自多元正態(tài)分布。它包括了Royston H 測試和基于卡方圖的平方距離的觀察從每個(gè)樣品質(zhì)心測試。觀看視頻

20、多元的容忍限度
這個(gè)多元的容忍限度 程序創(chuàng)建包含多個(gè)變量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)公差范圍。它包括一個(gè)公差區(qū)域范圍選定的P占總?cè)丝诘?00（1—一）%的信心。它還包括聯(lián)合同步容限為每個(gè)使用Bonferroni方法的變量。數(shù)據(jù)是從多元正態(tài)分布的隨機(jī)樣本。多元的容忍限度往往比多個(gè)變量來確定是否大多數(shù)人口在規(guī)格規(guī)格觀看視頻

21、正交回歸
這程序的目的是構(gòu)建一個(gè)描述一個(gè)定量的X因子對因變量y的影響的統(tǒng)計(jì)模型，當(dāng)x和y是觀察錯(cuò)誤。任何27個(gè)線性和非線性模型可以擬合。觀看視頻

22、人口金字塔statlet
這個(gè)人口金字塔statlet 設(shè)計(jì)比較人口統(tǒng)計(jì)分布（或相近）2組之間。它可用于在一個(gè)單一的時(shí)間點(diǎn)顯示，分布，或它可能會(huì)顯示在一個(gè)動(dòng)態(tài)的方式改變的時(shí)間。觀看視頻

23、帶情節(jié)
這種新方法用于顯示響應(yīng)面已被添加到各種程序，包括 DOE的向?qū)�。觀看視頻

24、向日葵的情節(jié)statlet
這個(gè) 向日葵的情節(jié)statlet 用于顯示X-Y散點(diǎn)圖的觀測數(shù)大時(shí)。為了避免overplotting點(diǎn)符號(hào)和數(shù)據(jù)量大的問題，在向日葵的形狀的符號(hào)來顯示在X-Y空間小區(qū)域的若干意見。觀看視頻

25、文本挖掘
一個(gè)新的對話框驅(qū)動(dòng)程序采用STATGRAPHICS R接口實(shí)現(xiàn)文本挖掘的應(yīng)用 TM 圖書館你可以提取信息從多個(gè)文本文件或?qū)ψ址麛?shù)據(jù)已經(jīng)加載到數(shù)據(jù)表列數(shù)據(jù)制圖。觀看視頻

26、時(shí)間序列的基準(zhǔn)圖
此過程圖順序的時(shí)間序列，識(shí)別點(diǎn)超出低和/或上限。它廣泛用于小區(qū)的月度數(shù)據(jù)如海洋鎳ñO指數(shù)。觀看視頻

27、龍卷風(fēng)圖
這個(gè) 龍卷風(fēng)圖比較2個(gè)屬性的數(shù)據(jù)樣本。它由2套桿顯示每個(gè)樣本的頻率分布在一組類。觀看視頻

28、三元密度statlet
這個(gè) 三元密度statlet 顯示3列數(shù)據(jù)密度函數(shù)估計(jì)。它使用一個(gè)三維等值線圖或三維網(wǎng)格圖。這3個(gè)變量的聯(lián)合分布可以被假定為是多元正�；蚴褂梅菂�數(shù)估計(jì)方法。觀看視頻

29、小提琴圖表
這個(gè) 小提琴的情節(jié)statlet 顯示為一個(gè)單一的定量樣品結(jié)合使用的盒狀圖和非參數(shù)密度估計(jì)的數(shù)據(jù)。這是非常有用的用于可視化的概率密度函數(shù)的形狀的人口從該數(shù)據(jù)來。一個(gè)單獨(dú)的程序塊多小提琴情節(jié)分組數(shù)據(jù)。觀看視頻

30、風(fēng)玫瑰statlet
這個(gè)風(fēng)玫瑰statlet 在圓形圖顯示數(shù)據(jù)，描述變量如風(fēng)速、風(fēng)向頻率分布。它可用于在一個(gè)單一的時(shí)間點(diǎn)顯示的分布，或它可能會(huì)顯示在動(dòng)態(tài)地改變的時(shí)間。觀看視頻

31、x-13arima-seats
本程序進(jìn)行季節(jié)調(diào)整的時(shí)間序列數(shù)據(jù)使用程序目前由美國人口普查局雇用。作為程序的一部分，時(shí)間序列分解成3個(gè)部分：趨勢，周期，季節(jié)性和隨機(jī)性。每個(gè)組件可單獨(dú)繪制或保存，連同經(jīng)季節(jié)性因素調(diào)整后的數(shù)據(jù)，季節(jié)性調(diào)整的計(jì)算是由R的“季節(jié)性”包執(zhí)行觀看視頻