Statgraphics Centurion 18.1破解版

Statgraphics Centurion 18是一款全面的Windows桌面产品，用于统计分析，数据可视化和预测分析。它包含260多个程序，涵盖了广泛的数据分析技术。 Statgraphics 18具有易于使用的GUI，无需学习复杂的命令语言。对从业者特别有帮助的是StatAdvisor，它以适合向非统计学家呈现的方式解释统计分析的结果。Statgraphics Centurion主要用于工程数据分析、数据可视化、统计建模和预测分析，是一款运用范围非常广泛的直观分析平台，该软件结合了多种科学的分析计算，运用方差分析、多元化分析、图表分析、概率分析等为用户提供了全放位的数据分析模式，有效的对产品、工程等进行优化处理，在工程的实施阶段就预先分析了各种可能出现的异常数据问题，从而避免了工程后期出现失误，该软件也能用于服务行业的数据统计分析，为各行业的专业人士，以优化业务流程，提高他们的产品和服务，并超越他们的竞争对手创造。

安装破解教程

1、下载数据包并解压，双击“Statgraphics Centurion 18 English X64.msi”点击next

2、选择“I Agree”然后县级next

3、软件正在安装，请耐心等待

4、安装完成

5、安装完成后将数据包内crack文件夹里的破解补丁复制到C:\Program Files\Statgraphics\Statgraphics Centurion 18 - X64目录下替换原文件即可

软件新功能

1、一种用于处理大数据的新文件格式。 64位版本现在可以分析包含超过1亿行的数据集。
2、9个用于动态数据可视化的新型交互式Statlet，包括向日葵图，人口金字塔，风玫瑰和小提琴图。
3、改进的人口统计地图，支持SHP文件。
4、用于访问R库以使用分类和回归树（CART），文本挖掘，多维缩放，任意删失数据分析以及使用X-13ARIMA-SEATS进行季节性调整的对话框驱动程序。
5、十多个其他新的统计程序，包括等效性分析和非劣效性测试，正交回归，能力控制图，多变量容差区间，多元正态性检验和多元正态分布的随机数生成。
6、DOE向导中新的权威筛选设计。
7、一种新的网络安装程序，允许用户检查个人计算机上使用的座位。
8、对过程能力分析程序进行了大量改进，以实施Neil W. Polhemus博士在新书中描述的方法，过程能力分析：估算质量将由Chapman和Hall / CRC出版社于2017年12月出版

软件特色

1、属性能力分析状态
此Statlet使用属性数据执行功能分析。数据可以是样本中不合格项的数量，也可以是不合格的总数(如果一个项目可能有多个不符合项)。该分析基于二项分布或泊松分布，Statlet将计算参数估计和置信限或上置信度界、能力指数(最佳估计和上限)和DPM(每百万缺陷)。分析可以基于经典的或贝叶斯的方法
2、大数据
要处理大数据，一种特殊的文件类型称为 状态图大数据文件 已经被开发出来了。这些文件的扩展名是 .sgb 而不是 .sgd..它们在两种重要方式上与标准StatGraphics数据文件不同：
它们以二进制格式而不是文本形式存储数字数据。这避免了在将每个数据值读入程序时将其转换为数字的步骤。
数据是逐列存储的，而不是逐行存储的。这大大减少了将单个列读入内存时的执行时间。
利用SGB文件，StatGraphics能够分析由数百万条记录和数千列组成的数据集。SGB文件只能由StatGraphics 18的64位版本访问.
3、二元密度状态
这个 B变量密度状态 显示2列数值数据的估计密度函数。它是用二维等高线图或三维频率直方图来实现的.这两个变量的联合分布可以假定为多元正态分布，也可以用非参数方法估计
4、蝴蝶图
这个 蝴蝶图比较了两个属性数据样本。它由2组条形图组成，它们显示了每个样本在一组类别中的频率分布。
5、能力控制图
此过程为监测能力指标(如C)构建第二阶段统计过程控制图。p 和CPK..根据对可变数据的分析，考虑到一个被认为能够满足所述要求的过程，这些图表监测这些要求的持续遵守情况
6、能力控制图设计状态
这个新的Statlet帮助分析人员在构建能力控制图表时确定应该是多大的样本。 能力控制图 监控过程，这些过程已经被证明是稳定的，并且能够产生少量不整合的结果。
7、分类回归树
这个 分类回归树 过程实现了机器学习过程，从数据中预测观测结果。它建立了两种形式的模型：分类模型和回归模型，模型是通过创建一棵树来构造的，每个树的每个节点对应于一个二进制决策。给定一个特定的观察结果，一个人沿着树的枝条走下去，直到找到一片最后的叶子。树的每一叶都与预测的类或值相关联。
8、最终筛选设计
实验向导设计中增加了一种新型的实验设计。叫 最终筛选设计这些设计都是小的设计，能够估计涉及线性和二次效应的模型，尽管二阶相互作用部分地混淆了自身和二次效应。此外，针对6个或6个以上因素的设计也可以被分解为能够估计任意3个因素的完整二阶模型(包括交互作用)的设计。
9、人口图可视化器
这个新的Statlet旨在说明位置统计数据随时间的变化。的每个给定数据 k 期间地点 p 时间周期，该程序生成一个动态显示，说明数据在每个位置的变化情况。每个位置的数据使用一个气泡绘制，气泡的大小与观察到的数据值成正比。SHP文件现在也可以用来划定边界。
10、金刚石地块
这个 金刚石地块 过程为单个量化变量创建一个显示 n 样本观测加上总体均值的置信区间。一个单独的过程为分组数据绘制多个菱形图。
11、任意删失数据的分布拟合
此过程分析一个或多个观测不准确地已知的数据。特别是，观察可以是右删失，左截尾，间隔截尾，或这三种类型的组合。该过程计算汇总统计数据，拟合分布，创建图表，并计算生存函数的非参数估计。
12、甜甜圈图
圆环图是饼图的替代品。 除了中心被移除之外，它类似于饼图。
13、等价性与非自卑性测验
增加了四个新的程序来证明对等(双面)或非自卑(单边)。它们用于比较两个独立均值，比较两个配对均值，比较单个均值与目标值，并分析2x2交叉研究的结果。与标准假设检验不同，标准假设检验旨在证明一种方法优于另一种方法，而等价检验则是为了证明两种方法本质上具有相同的均值。
14、热图
这，这个 过程显示了一个定量变量在两个分类因素的所有组合上的分布。如果这两个因素中的一个表示时间，那么使用地图可以很容易地查看变量的演化。使用梯度颜色标度来表示量化变量的值。
15、利克特图
这个 利克特图 过程分析记录在利克特刻度上的数据。Likert量表通常用于调查研究，记录用户对陈述的反应。典型的5级Likert刻度可能会对用户的反应进行编码，从强烈的不同意到强烈的同意。此分析计算汇总统计数据，并使用不同的堆叠条形图显示结果。
16、蒙特卡罗模拟-敏感性龙卷风图
此图显示每个输入变量在其概率分布的指定百分比上更改时对响应的影响，所有其他变量都保持在它们的中值处。变量从上到下按其整体效果进行排序。
17、多维标度
这个 多维标度 程序设计用于在低维空间中显示多变量数据。给出 n 通过 n 每对之间的距离矩阵 n 多元观测，这个过程寻找那些观测的低维表示法，尽可能地保持它们之间的距离。主要输出是低维空间(通常是2或3维)中的点的映射。R使用“cmd比例尺”和“iso MDS”函数进行计算。
18、多元正规随机数
这个过程从包含12个变量的多元正态分布中产生随机数。用户输入变量均值、标准差和相关矩阵。生成随机样本，这些样本可以保存到StatGraphicDataabook中。
19、多元正态检验
这个过程检验一组随机变量是否可以合理地来自多元正态分布。包括Royston的 H 测试和测试基于卡方图的每一个观察从样本质心的平方距离。
20、多元容限
这个 多元容限 过程为包含多个变量的数据创建统计公差限制。它包括一个容忍区域，该区域将选定的p%人口与100(1-a)%的信心。它还包括联合使用Bonferroni方法对每个变量的容忍限制。假设数据是多元正态分布的随机样本。多变量容限通常与多变量的规范相比较，以确定大多数人群是否在规范范围内。
21、正交回归
这，这个 当X和Y同时被观测到时，程序被设计成一个统计模型来描述一个单一的量化因子X对一个因变量Y的影响。27种线性和非线性模型中的任何一种都是合适的。
22、人口金字塔
这个 人口金字塔 用于比较两个组之间的人口计数(或类似值)的分布情况。它可以用于在单个时间点显示该分布，也可能以动态方式显示随时间变化的变化。
23、带状图
此显示响应面的新方法已添加到各种过程中，包括 无名氏巫师.
24、向日葵地块
这个 向日葵地块 用于在观测次数大的情况下显示X-Y散射图。为了避免大量数据过绘点符号的问题，使用向日葵形状的图形来显示X-Y空间小区域的观测次数。
25、文本挖掘
一个新的对话框驱动过程使用StatGraphationtoR接口来实现文本挖掘，使用 TM 图书馆。您可以从多个文本文档中提取信息，或者分析已经加载到StatGraphics数据表中的字符数据列。
26、时间序列基线图
此过程按顺序绘制时间序列，识别超出下限和/或上限的点。它被广泛用于绘制海洋Ni o指数等月度数据。
27、龙卷风图
这个 龙卷风图比较了两个属性数据样本。它由2组条形图组成，它们显示了每个样本在一组类别中的频率分布。
28、三元密度状态
这个 三元密度状态 显示3列数值数据的估计密度函数。它使用三维等高线图或三维网格图来这样做.这三个变量的联合分布可以假定为多元正态分布，也可以用非参数方法估计。
29、小提琴情节
这个 小提琴布景 使用盒晶须图和非参数密度估计器组合显示单个定量样本的数据。这对于可视化数据来源的人口的概率密度函数的形状是非常有用的。一个单独的过程为分组数据绘制多个小提琴情节。
30、风玫瑰小雕像
这个 风玫瑰小雕像 在圆形图上显示数据，描述风速和方向等变量的频率分布。它可以用于在单个时间点显示分布，也可以动态方式显示随时间变化的变化。
31、X-13 ARIMA-座位
这一程序使用美国人口普查局目前采用的程序对时间序列数据进行季节性调整。作为过程的一部分，时间序列被分解为三个部分：趋势周期、季节性和随机性。每个分量可分别绘制或保存，以及经季节调整的数据，季节性调整计算由R中的“季节性”软件包进行。