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)合了多種科學的分析計算，運用方差分析、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、工程等進行優(yōu)化處理，在工程的實施階段就預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)選擇是當分析工具。使用者可以利用描述性統(tǒng)計或是讓精靈根據(jù)您的數(shù)據(jù)類型進行分析。
2、StatAdvisor
StatAdvisor能檢定您統(tǒng)計結(jié)果的顯著性。使用者只需要透過一兩個簡單步驟，就可以得到分析結(jié)果。
3、StatLink
StatLink鏈接單一或多個數(shù)據(jù)到您的分析程序中，讓用戶隨時更新數(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具有實施六標準偏差的完整工具。 工具箱也具備六標準偏差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。本功能可自動在HTML網(wǎng)頁嵌入圖型。 
8、StatFolios
StatFolio可儲存您所有分析在同一個檔案中，所以您可以在隨時修正資料。當輸入的數(shù)據(jù)改變，結(jié)果也會跟著自動更正。

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個用于動態(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，風玫瑰和小提琴圖。

改進的人口統(tǒng)計地圖，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進行季節(jié)性調(diào)整的對話框驅(qū)動程序。

十多個其他新的統(tǒng)計程序，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)性檢驗和多元正態(tài)分布的隨機數(shù)生成。

DOE向?qū)е行碌臋?quán)威篩選設(shè)計。

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

對過程能力分析程序進行了大量改進，以實施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版的增強功能
STATGRAPHICS 18是一個重大的升級，包含了很多新特性，包括：
·處理一個新的文件格式 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statlets為 動態(tài)數(shù)據(jù)的可視化， 包括向日葵田，人口金字塔，風玫瑰，和小提琴的情節(jié)。
·改進 人口地圖， 對SHP文件的支持。
·對話框驅(qū)動程序訪問R庫使用分類回歸樹（CART），文本挖掘，多維標度，分析任意刪失數(shù)據(jù)，季節(jié)性調(diào)整x-13arima-seats。
·其他十幾個新的統(tǒng)計程序，包括正交回歸性分析和非劣效性檢驗、控制圖、能力、多元包容的間隔，多元正態(tài)性檢驗， 和 多元正態(tài)分布的隨機數(shù)的產(chǎn)生。
·最終篩選設(shè)計 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人電腦上的座位。
·其廣泛的增強過程能力分析程序?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)量的不合格項或不合格的樣品中的總?cè)藬?shù)如果一個項目可以有多個不合格。分析是基于二項式和泊松分布，statlet將計算參數(shù)估計和置信區(qū)間和置信區(qū)間上，能力指數(shù)（在最好的估計值和上限），和DPM（每百萬缺陷）。分析可能是基于一個經(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)。這些文件的擴展名 星狀神經(jīng)節(jié)阻滯。 而不是 SGD。。他們在不同的2個重要方面與標準數(shù)據(jù)制圖數(shù)據(jù)文件：
·他們存儲數(shù)值數(shù)據(jù)的二進制格式，而不是文本。這避免了步將每個數(shù)據(jù)值的個數(shù)時，讀入程序。
·數(shù)據(jù)的列而不是按行存儲列。這大大減少了執(zhí)行時間，當個別列讀入內(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Bstatlet變量密度 顯示2列數(shù)據(jù)密度函數(shù)估計。它使用一個二維等高線圖或三維頻率直方圖。這2個變量的聯(lián)合分布可以被假定為是多元正�；蚴褂梅菂�數(shù)估計方法。觀看視頻

4、蝶形圖
這個蝶形圖比較2個屬性的數(shù)據(jù)樣本。它由2套桿顯示每個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)測能力指標如C II期統(tǒng)計過程控制圖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statlet能力
這個新的statlet協(xié)助分析確定大樣本應在構(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
這個分類和回歸樹 程序?qū)崿F(xiàn)了一個機器學習的過程來預測觀測數(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)建一個樹，其中每個節(jié)點對應于一個二叉決策。給定一個特定的觀察，一個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預測的類或值相關(guān)聯(lián)的。觀看視頻的分類樹。回歸樹的視頻觀看。

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

9、人口地圖可視化
這個新的statlet旨在說明隨時間變化的位置統(tǒng)計。在每一個給定的數(shù)據(jù) K 地點在 P 的時間，程序生成的動態(tài)顯示，說明數(shù)據(jù)在每一個位置的改變。在每一個位置的數(shù)據(jù)是使用一個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 鉆石的情節(jié) 程序創(chuàng)建一個情節(jié)一個定量變量顯示 N 樣本觀測值與群體平均值的置信區(qū)間。一個單獨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)
這個分析過程中的一個或多個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。程序計算匯總統(tǒng)計，適合分布，創(chuàng)建圖表，并計算生存函數(shù)的非參數(shù)估計。觀看視頻

12、甜甜圈圖
這個圖是一個替代的餅圖。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
四個新的程序已經(jīng)被添加到證明（雙面）或非劣效性（片面）。他們比較的是2個獨立的方法，比較2個配對的方式，比較單一的意思與目標值，并分析一個2x2交叉研究的結(jié)果。不同于標準的假設(shè)檢驗，證明了一個方法比另一個優(yōu)越性，等價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個因素代表時間，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 李克情節(jié) 程序分析記錄在一個李克特量表數(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。一個典型的5級Likert量表可能代碼用戶反應強烈不同意強烈同意。這個分析計算匯總統(tǒng)計并顯示結(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圖
此圖顯示的每個輸入變量對響應的影響時，在一個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、多維標度
這個 多維標度 程序的目的是在一個低維空間的多元數(shù)據(jù)顯示。給定一個 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映射（通常2或3維度）。計算由R使用“cmdscale”和“isomds”功能。觀看視頻

18、多元正態(tài)分布隨機數(shù)
這個程序從一個多元正態(tài)分布涉及到12個變量生成隨機數(shù)。用戶輸入的變量，標準偏差和相關(guān)矩陣。隨機樣本的生成，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
這個程序測試是否一組隨機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樣品質(zhì)心測試。觀看視頻

20、多元的容忍限度
這個多元的容忍限度 程序創(chuàng)建包含多個變量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計公差范圍。它包括一個公差區(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)合同步容限為每個使用Bonferroni方法的變量。數(shù)據(jù)是從多元正態(tài)分布的隨機樣本。多元的容忍限度往往比多個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)建一個描述一個定量的X因子對因變量y的影響的統(tǒng)計模型，當x和y是觀察錯誤。任何27個線性和非線性模型可以擬合。觀看視頻

22、人口金字塔statlet
這個人口金字塔statlet 設(shè)計比較人口統(tǒng)計分布（或相近）2組之間。它可用于在一個單一的時間點顯示，分布，或它可能會顯示在一個動態(tài)的方式改變的時間。觀看視頻

23、帶情節(jié)
這種新方法用于顯示響應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 向日葵的情節(jié)statlet 用于顯示X-Y散點圖的觀測數(shù)大時。為了避免overplotting點符號和數(shù)據(jù)量大的問題，在向日葵的形狀的符號來顯示在X-Y空間小區(qū)域的若干意見。觀看視頻

25、文本挖掘
一個新的對話框驅(qū)動程序采用STATGRAPHICS R接口實現(xiàn)文本挖掘的應用 TM 圖書館你可以提取信息從多個文本文件或?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、時間序列的基準圖
此過程圖順序的時間序列，識別點超出低和/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、龍卷風圖
這個 龍卷風圖比較2個屬性的數(shù)據(jù)樣本。它由2套桿顯示每個樣本的頻率分布在一組類。觀看視頻

28、三元密度statlet
這個 三元密度statlet 顯示3列數(shù)據(jù)密度函數(shù)估計。它使用一個三維等值線圖或三維網(wǎng)格圖。這3個變量的聯(lián)合分布可以被假定為是多元正�；蚴褂梅菂�數(shù)估計方法。觀看視頻

29、小提琴圖表
這個 小提琴的情節(jié)statlet 顯示為一個單一的定量樣品結(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。一個單獨的程序塊多小提琴情節(jié)分組數(shù)據(jù)。觀看視頻

30、風玫瑰statlet
這個風玫瑰statlet 在圓形圖顯示數(shù)據(jù)，描述變量如風速、風向頻率分布。它可用于在一個單一的時間點顯示的分布，或它可能會顯示在動態(tài)地改變的時間。觀看視頻

31、x-13arima-seats
本程序進行季節(jié)調(diào)整的時間序列數(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，時間序列分解成3個部分：趨勢，周期，季節(jié)性和隨機性。每個組件可單獨繪制或保存，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)整的計算是由R的“季節(jié)性”包執(zhí)行觀看視頻