Centurion19新功能 1、用户界面 现在，选项和过程的选择由功能区栏和快速访问工具栏控制。 色带栏使您可以轻松找到所需的功能，而快速访问工具栏使您可以在使用自己喜欢的过程时跳过菜单。 现在，可以使用分析窗口在多窗格和单窗格模式之间切换。与早期版本
Statgraphics Centurion 19破解版是功能强大的数据分析解决方案！使用旨在为用户提供完整的商业智能和数据分析功能，其中包括各种高级统计过程。它是为需要大量统计工具的高级和高级黑带设计的。数据可以从Excel，数据库和各种其他软件程序中输入。Centurion 19包括290多种统计程序和特殊功能，最近在数据可视化，预测分析，数据挖掘和机器学习等领域增加了许多功能。适合需要各种各样的统计工具的数据分析师使用，全新破解版下载，含补丁文件，欢迎有需要的朋友来本站下载体验！
Centurion19新功能
1、用户界面
现在，选项和过程的选择由功能区栏和快速访问工具栏控制。
色带栏使您可以轻松找到所需的功能，而快速访问工具栏使您可以在使用自己喜欢的过程时跳过菜单。
现在，可以使用“分析”窗口在多窗格和单窗格模式之间切换。与早期版本一样，多窗格模式将每个表和图形放在拆分器窗口的单独窗格中。
单窗格模式将所有输出组合为单个报告样式格式。
从上面可以看出，输出表现在具有可修改的列和行标题，可以使用可选颜色和其他功能来显示它们。
2、仪表板
新的仪表板已添加到StatFolio窗口集中，可以并排显示来自不同分析的表格和图表。对于控制图，能力分析，回归，股票图和度量研究之类的程序，表或图形的背景可以被着色为绿色，黄色或红色，以指示所选索引，大的变化或异常残差的状态。
3、单变量混合物分布
“分布拟合（单变量混合模型）”过程将分布拟合到包含两个或多个单变量正态分布的混合物的连续数值数据。混合物的成分可以代表用于拟合整体分布的样品中的不同基团，或者混合物模型可以近似具有复杂形状的某些分布。该过程适合分布，创建图形并计算尾部面积和临界值。提供了用于确定需要多少个组件来代表数据样本的工具。
4、二元混合物分布
分布拟合（双变量混合分布）过程将分布拟合到包含两个或多个双变量正态分布的混合物的连续数值数据。混合物的成分可以代表用于拟合整体分布的样品中的不同基团，或者混合物模型可以近似具有复杂形状的某些分布。该过程拟合分布并创建拟合模型的图形。还提供了用于确定代表一个数据样本需要多少个组件的工具。
5、分段线性回归
所述分段线性回归程序被设计成安装一个回归模型，其中因变量Y和自变量X的关系是由2个或多个线性段的连续函数。使用非线性最小二乘法估计函数。用户指定段数和段连接位置的初始估计。然后，该过程将估计坡度，坡度变化以及坡度发生的位置。
6、稳定性研究
制药公司通常使用稳定性研究来估计药物的降解速率并确定保质期。通常在不同时间对多个批次的样品进行测量。最重要的是估算降解模型的预测下限与药物的规格下限相交的时间。根据数据的结构，批次可以视为固定因素或随机因素。
7、分位数回归
的位数回归程序拟合线性模型来描述一个因变量y的选择位数和的一个或多个自变量之间的关系。自变量可以是定量的也可以是分类的。与标准多元回归程序（其中模型用于预测均值响应）不同，分位数回归模型可以用于预测任何百分位数。中位数回归是一种特殊情况，其中要预测的分位数为第50个百分位数。
8、别名最佳实验设计
DOE向导生成的新的Alias-Optimal设计不仅考虑了估计模型系数的精度，而且还考虑了那些不在假定模型中的主动效应引起的估计中的潜在偏差。诸如D优化的标准未考虑到因遗漏效应而导致的混叠。有时，替代的D最佳设计可能会遭受相当不同的混叠量。在其他时候，所选设计效率的小幅下降可能会导致潜在偏差的大幅度下降。
9、现有经验的最佳扩充。设计图
DOE向导中添加的一项新功能是能够将运行添加到现有实验中，以最大化所选的最佳性标准。用户首先选择要添加的运行次数，然后完成如下所示的对话框。
10、等价测试-方差比较
添加了新的程序来证明总体差异的等效性或非劣效性。一种方法将单个样本的方差与目标值进行比较，另一种方法将来自2个不同总体的样本方差进行比较。在第二种情况下，将样品被认为是“等效”如果它们各自的标准偏差的比率落在周围1.一些指定的间隔内观
11、量具研究-GLM方法
GLM方法基于一项研究，其中m个评估员对n个项目进行了r次测量，从而估算了测量系统的可重复性和可重复性。它还估计重要的量，例如总变化量，精密度-公差比，测量误差的标准偏差以及各种误差成分的研究贡献百分比。除了评估人员和零件所引入的变化之外，还可能包括其他因素。可以将其他因素视为具有固定或随机影响。注意：此过程将处理不平衡的数据。
12、决策森林
所述决策森林过程实现机器学习过程来预测从数据观测。它创建2种形式的模型：
分类模型根据观察到的特征将观察分为几组。
预测因变量值的回归模型。
通过创建大量决策树并平均由这些决策树得出的预测来构建模型。许多树是使用类似于分类树和回归树的过程构建的，具有随机节点优化和“装袋”的特征。
13、零膨胀计数回归
的零膨胀计数回归过程被设计成安装一个回归模型，其中因变量Y由计数。拟合回归模型将Y与一个或多个预测变量X相关，该变量可以是定量的也可以是分类的。它类似于泊松回归和负二项式回归的过程除了它包含一个代表这些模型中期望出现的更多零的附加组件之外。包含多余零的数据非常普遍，包括各种示例，例如学生缺课的天数，并非每个人都有保险的人群中的保险索赔数量，制成品中的缺陷数量以及野生动物计数。
14、维恩图和欧拉图
“维恩图和欧拉图”过程创建的图显示离散事件发生的相对频率。它们由代表特定事件发生频率的圆形区域组成，其中圆圈的重叠表示同时发生多个事件。
15、瀑布图
版本19中添加了3种类型的瀑布图：有序图，顺序图和3维图。有序瀑布图用于说明感兴趣的变量在个体样本中如何增加或减少。数据值通常以相对于等于0的基线为基准进行排序并绘制为条形图。可以将参考线添加到图中以显示目标值。看视频
顺序瀑布图用于说明正和负贡献对总价值的累积影响。条形图代表每个贡献以及总计和小计。应用程序包括财务分析，库存分析，绩效分析，招聘和人口统计。
三维瀑布图用于显示多列数据和一个公共变量。一个经常遇到的示例是累积频谱衰减图，其中多次绘制频谱以说明振幅随频率和时间变化的变化。通常，这些图用于显示定量变量相对于时间和其他因素的变化。
16、Python介面
版本19向Python编程语言添加了一个接口，该接口类似于版本18中添加的R的接口。已添加了一些过程，这些过程使在Statgraphics和Python之间轻松传递数据成为可能。Python脚本也可以在Statgraphics中编写和执行。
17、K均值聚类
K均值聚类过程执行机器学习过程，以创建多元定量变量的组或聚类。通过将在输入变量的空间中靠在一起的观察分组在一起来创建聚类。计算由Python中的“Scikit-learn”模块执行。
18、新的概率分布
几个新的概率分布已添加到可用于拟合数据和生成随机数的分布列表中：
1.零膨胀泊松分布。看视频
2.零膨胀负二项式分布。
3.SB，SL和SU发行版的Johnson系列。
19、属性能力的一致性分析
一致性分析已添加到基于属性数据确定能力的过程中。一致性分析用于确定流程是否符合每个包装中不合格品的数量规定的规格。
20、新的统计检验
现有的统计程序中添加了几个新的统计检验：
1.Levene检验，用于比较多个样本的方差。
2.Wald-Wolfowitz检验，该检验检验以下假设：两个独立样本来自同一群体。
3.在单向方差分析程序中进行Games-Howell赛后多重比较测试。
21、统计过程控制图
控制极限的重新计算点数已从4更改为9。
22、缺少数据图
图已添加到数据查看器中，以显示数据集中缺失数据的位置。
23、条形图
现在可以将可选行添加到简单和多个条形图中。
24、通用线性模型
对于定量和分类因素，逐步变量选择已添加到GLM程序中。此外，还简化了交互和其他高阶术语的输入。
25、配对样本比较
2个新的诊断图已添加到“配对样品比较”过程中。第一个是对角线图，它用对角线绘制成对的值。
第二个图绘制了Y=X线的残差。
26、其他变化
在整个程序中添加了新选项。
1.可以在数据编辑器中撤消几个连续的操作。
2.可以反转数据表中行的顺序。
3.能够将StatGallery中包含的图像另存为图像文件。
4.能够保存具有透明背景的图形。
5.保存图形时更改点大小的能力。
6.校准模型的新的单边预测限制。
7.分隔树状图上的群集的可选行。
8.仅在DOE向导中优化选定响应的功能。
9.许多程序中都有新的剩余概率图。
10.雷达图和蜘蛛图中的数据和代码列的可选输入。
11.从Minitab项目文件，SAS传输文件和SPSS可移植文件中直接导入数据。
安装激活教程
1、在本站下载并解压，如图所示
2、双击Statgraphics_Centurion_19.1.1_x64.msi运行安装程序，勾选i agree
3、选择软件安装路径
4、安装完成，退出向导
5、将Sgres_english.dll和sgwin.exe复制到安装目录中，点击替换目标中的文件
闪电小编说明：
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