Sagata Regression Pro 1.0
Poderá descarregar em 5 segundos.
Sobre Sagata Regression Pro
O software Sagata Multiple Regression oferece o poder de um pacote de regressão profissional com a facilidade e conforto de uma interface Microsoft Excel. As funcionalidades incluem: Fatores Qualitativos/Categóricos - muitas vezes os inputs ou fatores na montagem do modelo são qualitativos ou categóricos na natureza, por exemplo, o tipo de casa (tijolo, cabo-bacalhau ou colonial) ou o nome do distrito escolar. A S.R. Pro oferece uma integração completamente perfeita de fatores categóricos e contínuos. Processamento eficiente de backend - muitas vezes os modelos de regressão envolvem milhares ou mesmo dezenas de milhares de pontos de dados. O eficiente motor de programa C++ em S.R. Standard e Pro pode economizar minutos ou mesmo horas de espera em comparação com muitos pacotes de suplementos do Microsoft Excel nestes casos. Interactive Model Generation - os especialistas normalmente preferem escolher os seus modelos de forma interativa, dependendo da natureza do seu problema e da informação estatística relevante. A Sagata Regression fornece uma poderosa funcionalidade de modelação personalizada para uma geração fácil de modelos de segunda e terceira encomenda. Interactive 3D Plot Engine - traçar os resultados dos modelos de regressão é muitas vezes fundamental para ajudar os decisores a visualizar o impacto das variações de entrada nas saídas. A Regressão sagata gera parcelas de superfície visualmente apelativas e totalmente ajustáveis. Cruzamento/MinPRESS Automodeling - abordagem exclusiva de seleção automática de modelos de tipo passo a passo com a vantagem da avaliação do modelo de validação cruzada. Data Weighting - regressão ponderada permite que os utilizadores minimizem os dados associados a erros de medição mais elevados. Stepwise Regression Automodeling - oferece uma função de regressão passo a passo para selecionar automaticamente o modelo "ideal". Regressão Robusta (para Outliers) - geralmente alguns dos dados não são inteiramente fiáveis. Para estes casos, as alternativas à regressão de menos quadrados são menos influenciadas por um pequeno número de observações aberrantes ou outliers.