Statistiche avanzate

Descrivi la relazione tra una variabile dipendente e un insieme di variabili indipendenti. Applica opzioni di progettazione e contrasto flessibili per stimare medie e varianze e testare e prevedere le medie. Combina a piacimento predittori categorici e continui per creare modelli. Utilizza modelli misti lineari per una maggiore precisione durante la previsione di risultati non lineari. Formula decine di modelli, tra cui progettazione split-plot, modelli multilivello con covarianza a effetti fissi e progettazione a blocchi randomizzati completi.

Fornisci un framework unitario che comprende modelli lineari classici con variabili dipendenti normalmente distribuite, modelli logistici e probit per i dati binari e modelli loglineari per i dati di conteggio, oltre a vari altri modelli di regressione non standard. Applica molti modelli statistici generali, tra cui regressione ordinale, regressione di Tweedie, regressione di Poisson, regressione Gamma e regressione binomiale negativa.

Modella medie, varianze e covarianze nei dati che mostrano correlazione e variabilità non costante. Formula decine di modelli, tra cui progettazione split-plot, modelli multilivello con covarianza a effetti fissi e disegno a blocchi randomizzati completi. Seleziona da 11 tipi di covarianza non spaziale. Migliora la precisione con dati di misure ripetute, incluse situazioni in cui vi è un numero diverso di misurazioni ripetute, intervalli diversi per casi diversi o entrambi.