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時間：2024-10-21

作者：北京天演融智軟件有限公司

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KaleidaGraph 科學繪圖軟件介紹
KaleidaGraph是一個精心設計的圖形和數據分析應用軟件，學術研究的科學家，以及商業和工程領域的科學家都可以用。它可以生成公開質量的圖表，并且輕松地將較復雜的數據轉換成功能顯示。KaleidaGraph允許用戶導入、操作和分析數據，并創建定制的圖。統計、線性和非線性曲線擬合，以及對數據進行精確的圖形可視化的能力，使KaleidaGraph具有強大的靈活性。靈活的數據條目當KaleidaGra
SmartPLS V4 updates | 偏最小二乘法結構方程建模軟件
SmartPLS是一個良好的偏較小二乘法的結構方程建模軟件工具(PLS-SEM)。本次SmartPLS 4較新了系列功能，以下是V4版本重點較新升級的功能。?CB-SEM可以運行基于協方差的結構方程建模（CB-SEM）分析（功能跟IBM SPSS Amos類似）。因此，您現在可以使用CB-SEM創建、估計和評估模型。您還可以使用此新功能來運行驗證性因素分析（CFA）。GUI重新設計新的G
StataNow更新之區間刪失多事件數據的邊際Cox PH模型
需要從多種類型的事件(如糖尿病和高血壓的發病)中分析事件時間嗎？不知道確切的事件發生時間？使用新的stmgintcox命令來分析這種區間刪失的多事件數據，并考慮不同事件之間的事件時間可能存在的相關性。評估比例風險假設。對所有事件的共同協變量效應進行強有力的檢驗。對協變量生存函數、風險函數和其他函數作圖以及更多！該命令現在是StataNow?的一部分。區間刪失多事件數據通常出現在縱向研究中，因為每個
StataNow更新 | 線性回歸的貝葉斯變量選擇
使用新的bayesselect命令，您可以執行線性回歸的貝葉斯變量選擇。考慮模型不確定性并執行貝葉斯推理。現在該命令已較新到StataNow?中。回歸分析的一個常見問題是，當您有許多潛在的預測變量時，如何確定與結果較相關的預測變**集。變量選擇，也稱為稀疏回歸，可以幫助研究人員提高模型的可解釋性并提供較穩定的推理。Stata的貝葉斯套件現在包含一個新命令bayesselect，它為線性模型實現貝葉