Lineare Regression
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Systemkonfiguration
- Windows:
- Versionen: 9x/Me/NT/2000/XP/Vista/Win 7
- Excel: 97 oder höher
- Prozessor: 32 oder 64 bit
- Festplattenspeicher: 150 MB
- Mac OS X:
- OS: OS X
- Excel: X, 2004 und 2011
- Festplattenspeicher: 150 MB
- Windows:
Vorteile von XLSTAT
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Praktisch und einfache Benutzung
Praktisch und einfache Benutzung XLSTAT ist perfekt in Microsoft Excel integriert, das das am meisten benutzte Tabellenkalkulationsprogramm ist. Dank dieser Integration und der gleichen Philosophie wie Excel, ist die Benutzung von XLSTAT leicht. Die Software ist in einem speziellen Reiter verfügbar, der das Menu der XLSTAT-Module enthält. Die verfügbaren Analysen sind in Gruppen ähnlicher Funktion zusammengefasst. Die Dialogfenster sind einfach und Ihre Einstellungen verständlich.
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Einfaches Mitteilen der Daten und Ergebnisse
Einfaches Mitteilen der Daten und Ergebnisse Einer der größten Vorteile von XLSTAT ist die Tatsache, das die Daten und Ergebnisse ohne Einschränkung kommuniziert werden können. Denn die Daten und Ergebnisse werden in Microsoft Excel gespeichert und sind daher allen zugänglich. Eine XLSTAT Lizenz oder ein Programm zur Ansicht ist nicht erforderlich, um die Daten und Ergebnisse zu empfangen und anzusehen. Darüber hinaus sind die Ergebnisse leicht in andere Programme von Microsoft Office, wie PowerPoint kopierbar, was Ihnen das Erstellen von Präsentationen mit ausgezeichneten Diagrammen in wenigen Minuten erlaubt.
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Modular
Modular XLSTAT ist ein modulares Produkt um XLSTAT-Pro herum, das die Basissoftware von XLSTAT darstellt. XLSTAT-Pro schließt bereits alle verbreiteten statistischen Funktionen und multivariaten Datenanalysen ein. Die fortgeschrittenen Funktionen sind ebenfalls in zusätzlichen Modulen verfügbar, die speziellen Anforderungen gerecht werden. So können Sie Ihre Software an Ihre eigenen Anforderungen anpassen, was sie attraktiver werden lässt.
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Didaktisch
Didaktisch Die XLSTAT Ergebnisse sind nach Analysen aufgebaut und einfach durchzublättern. Darüber hinaus sind den Ergebnissen nützliche Informationen hinzugefügt, um die Interpretation zu erleichtern.
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Preiswert
Preiswert XLSTAT ist eine modulare, komplette Statistik- und Datenanalysesoftware, die sich an alle Ihre analytischen Anforderungen Ihrer Organisation anpasst. Der Preis ist sehr gering, was Ihnen eine quasi sofortige Amortisierung erlaubt. Alle XLSTAT Lizenzen schließen ein Support und eine Unterstützung hervorragender Qualität ein.
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Zugänglich
Zugänglich Wir setzen uns ein, XLSTAT so vielen Personen wie möglich durch eine Benutzerschnittstelle in vielen Sprachen darunter Deutsch, englisch, französisch, spanisch, italienisch, portugiesisch, polnisch, chinesisch und japanisch zugänglich zu machen.
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Automatisierbar und personalisierbar
Automatisierbar und personalisierbar Die Mehrzahl der in XLSTAT verfügbaren Funktionen können direkt aus Visual Basic for Applications von Microsoft Excel heraus aufgerufen werden. Sie können in Ihre Routinen integriert werden, um Ihren Anforderungen einer speziellen Anwendung gerecht zu werden. Das Hinzufügen von Ergebnistabellen, Diagrammen, oder das Verändern bereits existierender ist vereinfacht. Darüber hinaus schließt XLSTAT die Werkzeuge zur Erzeugen des VBA Kodes für die Dialogfenster ein, so dass Sie Ihre Analysen vom VBA Editor heraus einfach reproduzieren können, indem Sie die Einstellungen automatisch laden. Diese Automatisierung der Analysen wird Ihnen viel Zeit einsparen.
Benutzen Sie dieses Tool, um ein einfaches oder multiples Modell der linearen Regression zur Erklärung oder Vorhersage zu erzeuge. Alle klassischen Ergebnisse und Diagramme werden automatisch erzeugt. Cook's Abstände und Durbin-Watson-Test sind optional. Bestes, Vorwärts, Rückwärts und Stepwise Optionen sind verfügbar für die Modellauswahl mit vielen Kriterien (u. a. R’², Angepasstes R’², und Mallows' Cp). Es ebenfalls möglich gewichtete Regressionen durchzuführen.
Einführungen
- Wie führe ich eine einfache lineare Regression durch?
- Wie führe ich eine multiple lineare Regression durch?
Vorschau
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Linear regression: Analysis of variance and sum of square analysis
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Linear regression: Equation of the model
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Linear regression: Goodness of fit statistics
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Linear regression: Options dialog box
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Linear regression: Predicted vs measured
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Linear regression: Standardized model parameters
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Linear regression: Standardized residuals vs measured
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