Genstat - Genstat

Genstat

Оригинальный автор (ы)	Джон Нелдер
Разработчики)	VSN International (VSNi)
Стабильный выпуск	19.1 / декабрь 2017 г.; 3 года назад (2017-12)[1]
Операционная система	Windows
Доступно в	английский
Тип	Статистический пакет
Лицензия	проприетарный
Интернет сайт	www.vsni.co.Великобритания/программного обеспечения/ Genstat

Genstat (Общая статистика) это статистический программный пакет с возможностями анализа данных, особенно в области сельского хозяйства.^[2][3]

С 1968 года он был разработан многими научными экспертами в Rothamsted Research и имеет удобный интерфейс,^[4] профессиональный Модульная конструкция, отлично линейные смешанные модели^[5] и графические функции. Ведущим постоянным разработчиком и распространителем Genstat является VSN International (VSNi),^[6] который принадлежит Группа численных алгоритмов и Rothamsted Research.

Genstat используется в ряде областей исследований, в том числе растениеводство, лесное хозяйство, зоотехника, и лекарство,^[7] и признан несколькими университетами и предприятиями мирового уровня.

Приложения

Статистическое программное обеспечение Genstat может применяться в следующих областях пользователей:

• сельское хозяйство (Животные и растения)
• Биология, Генетика
• Экология, Среда (Лесное хозяйство и почва)
• Наука о еде
• Медицинское и Фармацевтическая
• Финансы
• Промышленность, Инженерное дело
• Статистика и Математика

Программный продукт

Genstat включает статистические методы, такие как статистические тесты, ANOVA, регрессионный анализ, REML и т. Д.

Статистические характеристики

• Управлять данными в собственной электронной таблице Genstat (вектор, скаляр, таблица, матрица);
• Совместимость с электронными таблицами Excel (импорт / экспорт);
• Проиллюстрируйте данные графикой, например гистограммы, коробчатые участки, точечные диаграммы, линейные графики, решетчатые участки, контурные трехмерные участки поверхности, ядерные участки, виды, Вариограмма, Обычная сетка, Неровная сетка, круговые участки и полярные участки;
• Обобщите и сравните данные с табличными отчетами, подогнанными распределения, и стандартные тесты, Такие как t-тесты, Хи-квадрат тесты, ANOVA, регресс, и различные непараметрические тесты;
• Преобразование данных с помощью общего средства вычислений с широким набором математических и статистических функций;
• Моделируйте отношения между переменными по линейному или нелинейному регресс, обобщенные линейные модели, обобщенные аддитивные модели, обобщенные линейные смешанные модели или же иерархические обобщенные линейные модели, Логистическая регрессия, Полиномиальный регресс;
• Проанализировать экспериментальный план, начиная с Односторонний дисперсионный анализ, Двусторонний дисперсионный анализ, Факторный дизайн, сложные конструкции с несколькими источниками вариации ошибок, с использованием сбалансированногоANOVA или REML подход (включая моделирование корреляционных структур);
• Планирование исследований, определяющих размер выборки или количество повторов, необходимых для обнаружения ожидаемых эффектов лечения;
• Выявление закономерностей в данных с помощью многомерных методов, таких как анализ канонических переменных, Дискриминантный анализ, Факторный анализ, Кластерный анализ, Анализ основных компонентов, анализ главных координат, MANOVA, анализ корреспонденции, частичные наименьшие квадраты, деревья классификации и кластерный анализ;
• Анализируйте результаты Стратифицированная выборка или из неструктурированных опросов, простой случайной выборки, Выборочное обследование;
• Анализировать Шесть Сигм строить графики управления, печатать таблицы Парето и вычислять статистику возможностей;
• Анализировать Временные ряды с использованием моделей Бокса-Дженкинса или спектрального анализа, скользящего среднего, ARIMA, сезонных моделей;
• Анализировать повторяющиеся измерения по графику профиля, дисперсионному анализу, многомерным, обобщенным оценочным уравнениям или с использованием структуры зависимости анте, или путем моделирования корреляции во времени;
• Анализируйте пространственные закономерности, используя вариограмму, кригинг, автоматический анализ построения рядов столбцов, конструкцию неполных блоков или процессы пространственных точек.

Смотрите также

• ASReml - статистический пакет, который подбирает линейные смешанные модели для больших наборов данных со сложными моделями дисперсии с использованием максимального остаточного правдоподобия (REML).
• BMS - Системы управления селекцией

Рекомендации

1. Что нового.
2. "AGRONOMIX Software inc., Программное обеспечение для селекции растений".
3. "Уорикский университет".
4. Многовариантный социолог.
5. Смешанные модели и многоуровневые структуры данных в сельском хозяйстве.
6. «ВСНи».
7. "Уорикский университет".

дальнейшее чтение

Пейн, Р. У. (2009). «Генстат». Междисциплинарные обзоры Wiley: вычислительная статистика. 1 (2): 255–258. Дои:10.1002 / wics.32.

внешняя ссылка

• Домашняя страница Genstat. VSN International (VSNi).