Sagata Regression Pro Demo 1.0

Licentie: Gratis proefperiode ‎Bestandsgrootte: 8.41 MB
‎Gebruikersbeoordeling: 2.0/5 - ‎1 ‎Stemmen

Over Sagata Regression Pro Demo

Sagata Regression-software biedt de kracht van een professioneel regressiepakket met het gemak en comfort van een Microsoft Excel-interface. Kenmerken zijn onder andere: Kwalitatieve /Categorische Factoren - vaak inputs of factoren in model montage zijn kwalitatief of categorisch van aard, bijvoorbeeld, het type huis (baksteen, cape kabeljauw, of koloniaal) of de school district naam. S.R. Pro biedt een volledig naadloze integratie van categorische en continue factoren. Efficiënte Backend Processing - vaak regressie modellen betrekken duizenden of zelfs tienduizenden datapunten. De efficiënte C++ programmaengine in S.R. Standard en Pro kan minuten of zelfs uren wachten besparen in vergelijking met veel Microsoft Excel-invoegpakketten in deze gevallen. Interactive Model Generation - experts kiezen meestal liever hun modellen interactief, afhankelijk van de aard van hun probleem en relevante statistische informatie. Sagata Regression biedt een krachtige aangepaste modelleringsfunctie voor eenvoudige generatie tweede en derde ordemodellen. Interactieve 3D Plot Engine - het plotten van de resultaten van regressiemodellen is vaak de sleutel tot het helpen van besluitvormers visualiseren van de impact van input variaties op uitgangen. Sagata Regression genereert visueel aantrekkelijke, volledig verstelbare oppervlaktepercelen. Cross-validatie/MinPRESS Automodeling - exclusieve stapsgewijze automatische modelselectiebenadering met het voordeel van cross-validatie type modelevaluatie. Gegevensweging - gewogen regressie stelt gebruikers in staat om de gegevens die zijn gekoppeld aan hogere meetfouten te bagatelliseren. Stepwise Regression Automodeling - biedt een stapsgewijze regressiefunctie om het "optimale" model automatisch te selecteren. Robuuste regressie (voor Uitschieters) - vaak zijn sommige gegevens niet volledig betrouwbaar. Voor deze gevallen worden alternatieven voor de minste vierkanten regressie minder beïnvloed door een klein aantal afwijkende waarnemingen of uitschieters.