Analiza más modelos lineales complejos
SYSTAT 13 ha ampliado el alcance de su análisis de modelos lineales como la regresión, el análisis de varianza y los modelos lineales generales (General Linear Models o GLM) para abordar datos correlados, datos agrupados en cluster, datos dependientes y datos heterocedásticos. Utiliza el análisis de modelos variados de SYSTAT para analizar varios tipos de modelos de efectos variados lineales como los modelos de componentes de varianza, modelos variados jerárquicos, y regresión variada. Obtén diferentes tipos de estimadores de parámetros de efectos variados y componentes de varianza, predicciones de efectos aleatorios, y todo con intervalos de confianza y tests de hipótesis.
Amplía tu análisis con Mínimos Cuadrados Parciales y Regresión Robusta
Utilice regresión por mínimos cuadrados parciales cuando el conjunto de datos incluya un gran número de variables de predicción, mayor incluso que el número de casos. SYSTAT proporciona dos algoritmos estándares - NIPALS y SIMPLS. Obten errores estándar de los coeficientes de regresión estimados mediante el procedimiento de Jackknife. Valida la regresión ajustada mediante uno de los dos tipos de procedimientos de validación cruzada, viz., "leave-one-out" y exclusión aleatoria.
Cuando un procedimiento de regresión lineal múltiple estándar muestra problemas con el conjunto de datos, puede utilizar un método ajustado de procedimiento de Regresión Robusta de SYSTAT (LAD, LTS, LMS, S, M, Rank) para resolver su problema.
GRÁFICOS
Presenta visualmente un resumen útil y atractivo de grandes cantidades de datos
Utiliza las cajas hexagonales de SYSTAT, una forma de histogramas bivariados, para una versión avanzada de gráficos de dispersión para grandes conjuntos de datos. El gráfico de cajas hexagonales divide la pantalla en una rejilla hexagonal. El radio de los hexágonos es el mismo en todas partes pero su color depende del rango de la frecuencia de los valores x-y.
VIDEO:
SYSTAT 13 ha ampliado el alcance de su análisis de modelos lineales como la regresión, el análisis de varianza y los modelos lineales generales (General Linear Models o GLM) para abordar datos correlados, datos agrupados en cluster, datos dependientes y datos heterocedásticos. Utiliza el análisis de modelos variados de SYSTAT para analizar varios tipos de modelos de efectos variados lineales como los modelos de componentes de varianza, modelos variados jerárquicos, y regresión variada. Obtén diferentes tipos de estimadores de parámetros de efectos variados y componentes de varianza, predicciones de efectos aleatorios, y todo con intervalos de confianza y tests de hipótesis.
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Utilice regresión por mínimos cuadrados parciales cuando el conjunto de datos incluya un gran número de variables de predicción, mayor incluso que el número de casos. SYSTAT proporciona dos algoritmos estándares - NIPALS y SIMPLS. Obten errores estándar de los coeficientes de regresión estimados mediante el procedimiento de Jackknife. Valida la regresión ajustada mediante uno de los dos tipos de procedimientos de validación cruzada, viz., "leave-one-out" y exclusión aleatoria.
Cuando un procedimiento de regresión lineal múltiple estándar muestra problemas con el conjunto de datos, puede utilizar un método ajustado de procedimiento de Regresión Robusta de SYSTAT (LAD, LTS, LMS, S, M, Rank) para resolver su problema.
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Utiliza las cajas hexagonales de SYSTAT, una forma de histogramas bivariados, para una versión avanzada de gráficos de dispersión para grandes conjuntos de datos. El gráfico de cajas hexagonales divide la pantalla en una rejilla hexagonal. El radio de los hexágonos es el mismo en todas partes pero su color depende del rango de la frecuencia de los valores x-y.
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