Statgraphics

La más reciente versión de Statgraphics será una actualización sustancial de esta herramienta de análisis y visualización de datos la cual contará con 32 procedimientos estadísticos nuevos, así como mejoras en numerosos procedimientos existentes y nuevas características para la interfaz de usuario.

Conozca algunas de las importantes mejoras incluidas en esta versión:

  • Barra de Herramientas Rediseñada.
  • Nuevas funciones para los diagramas Causa-Efecto para mejorar la visualización.
  • Nuevos Diseños experimentales Generados por Computador.
  • Registro de Sesión.
  • Tablero para desviaciones.
  • Mapas Demográficos.
  • Estimación de densidades bivariadas.
  • Visualizadores Dinámicos para series de tiempo múltiples.
  • Análisis de varianza (ANOVA) para medidas repetidas.
  • Gráficos - Edición de Objetos.
  • Auditoría y Firmas Electrónicas.
  • Visualizador multivariado.
  • Análisis de confiabilidad para los ítems.
  • Capacidad de datos incrementada.

El más poderoso e intuitivo software estadístico para Windows. Con más de 150 procedimientos estadísticos que cubren la mayoría de las áreas de análisis estadístico.

STATGRAPHICS Centurion está diseñado para todos aquellos que deseen hacer análisis profundos de datos sin invertir semanas enteras aprendiendo a usar un paquete estadístico. Los procedimientos estadísticos que contiene STATGRAPHICS Centurion van desde resumenes de estadísticos hasta diseño de experimentos. Sin embargo, usted no necesita ser un estadístico para usar el programa. El software está diseñado para ser utilizado a través de menús, y existen herramientas como StatWizard y StatAdvisor para ayudarlo a usar el programa de la forma más eficiente.

Nuevos Métodos Estadísticos.

La sección Diseño Experimental de STATGRAPHICS contiene un wizard que le ayuda al usuario a construir y analizar experimentos diseñados. Lo guiará a través de doce pasos importantes en la creación del diseño:


  • Paso 1: Defina las respuestas.
  • Paso 2: Defina factores del experimento.
  • Paso 3: Seleccione un diseño.
  • Paso 4: Seleccione un modelo.
  • Paso 5: Seleccione el número de iteraciones.
  • Paso 6: Evalúe el diseño.
  • Paso 7: Almacene el experimento.
  • Paso 8: Analice los datos.
  • Paso 9: Optimice respuestas.
  • Paso 10: Almacene los resultados.
  • Paso 11: Mejore su diseño.
  • Paso 12: Extrapole.
Una moderna interfaz de usuario.

También incluye:

  1. Nuevo gráficos de diagnosis como Varianza de Supuestos, Perfiles de Supuestos, Dispersión de Varianza y fracción del Espacio de Diseño.
  2. La habilidad para incluir tanto procesos y variables en un solo diseño.
  3. La facilidad integrada para la optimización de respuestas múltiples basada en funciones.
  4. Una opción para explorar interactivamente múltiples dimensiones usando superficies de respuesta o gráficos de contorno.
  5. Extrapolación de modelos adaptados más fácil.
  6. Nuevas facilidades para crear diseños con parámetros robustos mediante factores cruzados o el acercamiento combinado de Montgomery.

Muestreo Secuencial

Las pruebas secuenciales de proporción de probabilidad pueden construirse para probar la desviación promedio o estándar de una distribución normal, el parámetro de probabilidad de una distribución binomial o el parámetro de proporción de una distribución de Poisson. A diferencia de las pruebas con un tamaño de muestra predeterminado, las pruebas secuenciales obtienen una muestra a la vez. Después de que cada muestra es obtenida, se toma una decisión: aceptar la hipótesis nula, desechar la hipótesis nula o continuar tomando muestras. En muchos casos, la decisión será tomada más rápidamente que en una prueba de hipótesis con tamaño fijo. Además de la prueba, se ofrecen curvas de Caracterización Operativa (OC) y Número Promedio de Muestras (ASN).

Análisis de Correspondencia

Este método crea un mapa de filas y columnas en una tabla de contingencia de doble vía con el objeto de dar un entendimiento profundo sobre las relaciones entre las categorías de la fila y/o las variables de la columna. A menudo, no se necesitan más de dos o tres dimensiones para exhibir la mayor variabilidad o "la inercia" en de la tabla. Una parte importante del resultado es un mapa de correspondencia, en el cual la distancia entre dos categorías es una medida de su similitud.

Análisis de Correspondencia Múltiple

Este método crea un mapa de las asociaciones entre categorías de dos o más variables. Genera un mapa similar a del método anterior de Análisis de Correspondencia. Sin embargo, a diferencia de ese método que compara categorías de cada variable separadamente, este método utiliza las interrelaciones entre las variables.

Fiabilidad de Sistemas Reparables

Dos métodos se han agregado para analizar datos que consisten en número de fracasos en sistemas que pueden ser reparados, uno para tiempo continuo y uno para datos de intervalo. Se presume que cuando el sistema falla, es reparado inmediatamente y puesto en funcionamiento otra vez. La meta del análisis es desarrollar un modelo que puede usarse para estimar frecuencias de fallas o cantidades como el tiempo medio entre fallas (MTBF).

Modelos de Procesos de Punto en Una Dimensión

Construye modelos para los eventos que ocurren en una dimensión (usualmente tiempo o espacio). Incluye procesos de Poisson homogéneos y no-homogéneos y los modelos de renovación con diversas distribuciones de inter-eventos.

Tablas de Frecuencia

Este método analiza una sola columna que contiene cuentas previamente tabuladas. Exhibe las cuentas usando ya sea un diagrama de barras o de torta. Las pruebas estadísticas también pueden ser realizadas para determinar si los datos se conforman a un set de probabilidades multinomiales.

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¿Quiénes lo utilizan?

Colombia: Universidad Pontificia Bolivariana.
Chile: Universidad Mayor.
Chile: SQM Industrial.
Colombia: Universidad del Magdalena.
Colombia: Universidad Nacional.
Colombia: Ministerio de Educación.
Chile: Universidad de Concepción.
Colombia: Universidad de la Sabana.
Argentina: Sierras del Mazán.
Chile: Aguas de Antofagasta.
Colombia: Universidad Jorge Tadeo Lozano.
Colombia: Universidad De La Amazonía
Colombia: Industria Licorera de Caldas.
Chile: Inacap.
Argentina: Universidad Nacional del Litoral.

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