XLSTAT 2021.4

Banner_White_Mail.png

 

新バージョンが利用可能になりました。新機能は?

 

 

LASSO回帰とは何か?

LASSO回帰は、高次元の文脈での線形回帰の欠点(推定の不安定さと予測低信頼性)を克服することができます。

したがって、データセットが個体の数に比べてとても多数の変数で構成されているときも予測が行えます。

 

いつこれを使用するか?

簡単な事例: 近赤外スペクトルの離散化に対応する35個の説明変数から、さまざまなウォータークッキーの組成を予測することができます。

LASSO 回帰を始める準備はできましたか? データセットをダウンロードして、まずは分析を実行してください!

 

XLSTATでの新機能は?

弊社のユーザー様からの多数のリクエストにお応えして、XLSTATモデリング・メニューにLASSO 回帰を追加しました!

Lasso回帰機能により、簡単でユーザー・フレンドリーなダイアログ・ボックスのおかげで、数クリックで、従属変数と説明変数を選択できます。利用可能な出力の中で、すべてのオブザベーションで予測値と残差の表、さらに関連するグラフやMCE(平均2乗誤差)の推移を可視化できます。

 

この新機能は、データ・モデリング・メニューからアクセスできます。

 

 

ロジスティック回帰とは何か?

ロジスティック回帰は、質的応答変数と質的説明変数や量的説明変数の集合との間の関係を調査できます。より正確に言うと、イベントの発生の有無(Yで表記される従属変数)を説明変数の水準(Xと表記)で説明することを助けます。

 

いつこれを使用するか?

簡単な事例: 顧客の標本があるとして、ロジスティック回帰は、顧客がオンライン情報サービスのサブスクリプションを更新するかどうかを、特定の特徴(年齢範囲、先週の閲覧ページ数など)で予測することを助けます。

ロジスティック回帰を始める準備はできましたか? データセットをダウンロードして まずは分析を実行してください!

 

XLSTATでの新機能は?

XLSTATは、量的または質的説明変数によって、バイナリ(2モダリティ)、順序(3順序モダリティ以上)、多項(3モダリティ以上)の質的変数をモデルすることができます。

こちらが、新バージョンでのロジスティック回帰の拡張です:

  • よりエルゴノミックなダイアログ・ボックス、

  • 計算時間の改善、

  • 正しく分類されたオブザベーションのパーセンテージを表示する分類表の追加、

  • 分類表を可視化する混同プロット、

  • 分類モデルの予測品質を評価するために、弊社R&Dチームが開発してGCI指標。

この新機能は、データ・モデリング・メニューからアクセスできます。

 

 

MANOVA分析とは何か?

多変量分散分析は、説明しようとしている複数の量的変数と質的説明変数や量的説明変数の集合の間の関係を調査することができます。

複数同時のANOVAに代わってMANOVAを使用することの利点は、応答変数間の相関を考慮に入れ、したがって、データの情報をよりよく活用できることです。

 

いつこれを使用するのか?

簡単な事例: MANOVAを使用して、4個の特徴 (sepal length、sepal width、petal length、petal width)の組み合わせで表現された1つの変数である形態が、3つの花の種でことなるかどうかを調べることができます。

MANOVA分析を開始する準備はできましたか? データセットをダウンロードして、まずは分析を実行してください!

 

XLSTATでの新機能?

この新バージョンでは、XLSTATの哲学に沿って、MANOVAダイアログ・ボックスのインタフェースが再編成されました。 それに加えて、大規模データセットでより有効になりました。

この機能により、Wilks、 Hotelling-Lawley、Pillai、Roy検定の結果、および平均のグラフが表示できます。

この新機能は、データ・モデリング・メニューからアクセスできます。

 

XLSTAT 2021.4を取得する方法は?

Version 2021.4 は、上記のすべての改良、高度なオプションおよびソフトウェアのパフォーマンス向上へのアクセスを提供します。新バージョンのインストールはすべてのユーザーに推奨されます。

現在トライアル・ライセンスを使用中か、アップデート&サポートが有効なライセンスをお持ちであれば、2021.4 を無償でダウンロードできます:

 

アップデート&サポートが終了した永続ライセンスをお持ちでしたら、 こちらにお問い合わせください。


最新のイベント

This module focuses on Analysis of Variance, but this technique makes assumptions about the underlying distributions in our data

This course covers the excellent features in XLSTAT for investigating, visualising and modelling data sets with measurements on many variables.

This short course delivered online will show consumer scientists how to use partial least squares in XLSTAT for relating consumer acceptability to sensory/analytic measures.

最新ツィート

🗓️ L'équipe française d'@Addinsoft participe à la #conférence PROGEDO pour la semaine DATA SHS organisée par la Ma… https://t.co/ZgML5bsgFU

🧑‍💻 Join us — learn #statistics and multivariate analysis with our #XLSTAT#training program led by Jean-Paul Maalo… https://t.co/vZ8830CHos

🔎 Are you new to #XLSTAT? 🧑🏼‍💻 Start your learning experience now with our new My Assistant interface! This helpfu… https://t.co/QrTF7EUvVm