Что нового в PASW Statistics 18?

Автоматическая подготовка данных

Процедура Automated Data Preparation (ADP) поддерживает операции подготовки данных к анализу путем предварительного автоматического скрининга на предмет проблематичных переменных или тех, что плохо пригодны для прогностического моделирования. Процедура также поддерживает автоматическое создание новых производных полей там, где это разумно. Доступен как полностью автоматический режим работы процедуры, так и пошаговый, где пользователь может видеть каждую рекомендацию и решать, принимать ее или отклонять. Процедура доступна в виде дополнительного модуля Data Preparation.

Бутстреп

Бутстреп – это робастный метод определения свойств статистических оценок (таких, как среднее, медиана, процентили, корреляции и регрессионные коэффициенты), предназначенный для тех случаев, когда предположения параметрических методов не выполняются, либо когда вычисление параметрической оценки становится слишком сложным аналитически. Бутстреп доступен в дополнительном модуле Bootstrapping.

Новая процедура непараметрических критериев

В основе непараметрических критериев лежат минимальные предположения о распределениях, которым подчинены данные. Новая процедура непараметрических тестов предоставляет новый пользовательский интерфейс и интерактивный просмотр результатов через Model Viewer, но включает также и все критерии, которые были доступны ранее: одновыборочный критерий Уилкоксона, одновыборочные доверительные интервалы для биномиального распределения, критерий предельной однородности для связанных выборок, доверительные интервалы Ходжеса-Льюмана для медианы разности между парными выборками, также для разности медиан двух независимых выборок. Доступны также попарные и пошаговые множественные сравнения для всех критериев по k независимым выборкам и k связанным выборкам. Доступен также критерий Джонкир-Терпстры без требований наличия модуля Exact Test. Все новые непараметрические критерии доступны в базовом модуле.

Модуль Direct Marketing

Процедуры, применимые в практике целевого маркетинга, получили специальный интерфейс и были вынесены в отдельный модуль Direct Marketing. Он включает процедуры, позволяющие достичь большей эффективности кампаний прямого маркетинга за счет идентификации демографических, поведенческих и прочих характеристик групп клиентов, и таргетирования действий на определенные группы потребителей для максимизации отклика.

Улучшения модуля Настраиваемых таблиц (Custom Tables)

Модуль Custom Tables теперь расширен функциями расчета вычисляемых категорий, а сведения о значимости статистических критериев теперь доступны в той же таблице, что и вычисленные значения статистик.

Расширенная поддержка функций программирования

Плагин интеграции с R теперь поддерживает функции отладки R. Кроме того, результаты, полученные в R, Вы можете выводить теперь в мобильные таблицы, включающие многослойные таблицы (с множественными измерениями строк и столбцов). Несколько таблиц можно совмещать под единым подзаголовком в окне вывода. Команды расширения на R можно создавать прямо из файлов исходного кода R, без необходимости их распространения в качестве пакетов R. Вы также можете связать воедино все компоненты расширения на R или Python, чтобы пользователь мог легко установить расширения без ручного копирования необходимых файлов.

Расширенная поддержка файлов данных SAS

Новая версия может читать файлы данных формата SAS 9.

Улучшения редактора пользовательских диалогов

Списки в пользовательских диалогах теперь могут поддерживать одиночный или множественный выбор. Списки и комбо-списки теперь могут динамически пополняться на основе значений, ассоциированных с переменными в заданном целевом списке. Радиокнопки теперь могут включать подчиненные элементы управления.

Варианты отображения больших мобильных таблиц

Новая опция упрощает просмотр и навигацию по большим таблицам (с сотнями или тысячами строк).

Улучшенный вывод процедуры двухэтапного кластерного анализа

Процедура Twostep Cluster теперь поддерживает просмотр в виде модели. Процедура доступна в базовом модуле SPSS Statistics.

Дополнительные проверки в диаграммах контроля качества

Проверки доступны для нескольких дополнительных видов диаграмм. Когда проверка правил запрошена для X-bar диаграммы, она будет также выполнена для сопутствующих диаграмм R (размах) и s (стандартное отклонение). Аналогично, когда проверка запрошена для индивидуальных диаграмм по попыткам (Runs), она также будет выполнена для сопутствующей диаграммы скользящих диапазонов (Moving Range). Процедуры контроля качества доступны в базовом модулей SPSS Statistics.