随着计算机技术的高速发展,现在已经和很多行业结合,产生了许多强大的软件。StatsDirect就是一款非常专业的数据分析工具,软件提供图形化用户界面、超强的建模能力、潜在类别分析(混合模型)、贝叶斯估计、利用线性回归填补缺失值等诸多功能,专门用于给研究室或者各类需要精确进行统计和数据分析的行业使用。
1、几秒钟内回答
StatsDirect非常易于使用
无需编程
该软件的学习曲线最少,原因是:
数据界面类似于Microsoft Excel
报告界面就像一个简单的文字处理器
直观的操作是二十多年研发的结果
包括所有常见的统计方法
2、支持您的统计知识
统计指南内置在软件中
提供强大的研究工具,有利于(重新)学习
帮助和界面可消除常见的统计误解
3、坚固可靠
使用最新的计算方法
所有方法均已被科学文献充分引用
通过网络提供的持续改进
4、负担得起的
针对学生,发展中国家和个人的低成本许可证
接受学术定价和官方订单
5、统计知识管理
统计指南内置在软件中
包括所有常见的统计方法
联机帮助已完全引用科学引用
为学生提供认真的研究工具,对学习有好处
帮助和界面可消除常见的统计误解
建立在二十多年的研发基础上
该软件的学习曲线最少,原因是:
数据界面类似于Microsoft Excel
报告界面就像一个简单的文字处理器
通过网络提供的持续改进
1、为什么有时在StatsDirect中看到的P值与其他软件相比略有不同?
StatsDirect针对非参数统计推断中的P值开发了许多精确(置换)和模拟精确(蒙特卡洛)算法。
相比之下,其他软件可能会在StatsDirect采用更复杂算法的地方使用近似值,例如在存在联系的情况下进行Wilcoxon签名秩检验的情况下-此处StatsDirect,SAS和StatXact将采用渗透方法,其中SPSS和R还原为渐近逼近。
2、为什么StatsDirect给出的比例置信区间与手工计算的相比要稍有不同?
许多教科书都包含效果不佳的公式,无法近似二项式比例及其之间的差异的置信区间。StatsDirect通过使用具有良好覆盖率属性的方法对这些公式进行了改进,尤其是在存在少量公式的情况下。有关StatsDirect中使用的方法选择背后原因的更详细讨论,请参见Robert Newcombe的以下优秀论文系列:
Newcombe R.改进了基于配对数据的二项式比例之间差异的置信区间。医学统计学1998; 17:2635-2650。
Newcombe R.独立比例之间的差异的区间估计。医学统计学1998; 17:873-890。
Newcombe R.单一比例的两侧置信区间:七个方法的比较评估。医学统计学1998; 17:857-872。
3、如果分子的比例为零,该怎么办?
例:
单比例
总数= 30,响应= 0比例= 0
精确(Clopper-Pearson)95%置信区间= 0到0.115703
近似(Wilson)95%中P置信区间= 0至0.113513
观察:
“ ...您提到,对于n = 30和r = 0的情况,精确的Clopper-Pearson)95%置信区间为0到.115703。但是,如果在一个审判中得到一案的概率为.115703,那么在30个试验中没有案件的概率为(1-.115703)^ 30 = .025。这看起来像是97.5%的置信区间。”
Robert Newcombe博士(该领域专家)的答复:
我们应该将整体覆盖率保持在95%,还是将一个相关的非覆盖率保持在2.5%?当数字+ ve趋于零时,为了实现解释的连续性,选择后者似乎是有意义的。但是有人会争论,为什么不通过使用1-0.05 **(1/30)= 0.095034的上限而不是1-0.025 **(1/30)= 0.115703来获得更短的间隔?我认为这就是StatXact所做的。我会回答说,实际上,有一种更全面的方法可以缩短CP间隔,同时保持min CP = 0.95的定义属性。这是由Blyth&Still开发的。它为N'
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