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正态性和对数正态性的检验列数据

我们增加了一个正态性检验(Anderson-Darling)。因此,Prism现在可以通过四种检验法来检测正态性。

现在,列数据的正态性检验是一项独立分析,而非列统计信息的插件。

除(或代替)正态性检验外,还包括对数正态性检验,并将检验您的数据是否存在较高可能从正态(高斯)或对数正态分布中抽样得到。 

绘制 QQ图 作为正态性检验的一部分。

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新变换

将数据舍入到小数点后指定的位数。

以2为底的对数及其倒数(2^Y)

逆统计函数可根据统计比率(和自由度):zinv、tinv、chiinv、Finv(在编写用户自定义方程或变换时使用)来计算P值。

 

t检验

多重t检验分析现可以自动绘制火山图(差异与P值)。

t检验现可以绘制平均值之间差异的置信区间。

单样本t检验可以与在分组表中输入的数据(即平均值、n和SD或SEM)一起使用。

 

其他改进

Grubbs检验报告发现异常值时的G值。

使用分组表、嵌套表或XY表,分别检验每个子列的异常值。

行统计可以计算平均值和置信区间。

创建ROC曲线时,选择您想要的置信水平(即99%,而非95%)及其计算方法。

二项式检验速度更快。

计算非线性回归的非对称置信区间要快2-3倍。

描述性统计包括调和平均值和二次平均值及其置信区间。

相关矩阵分析可以创建R2值的热度图 (8.1中的新功能)。

 

 

 

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