Perangkat Lunak Analisis Statistik Terbaik 2017 1. MAXSTAT MAXSTAT. DE 8211 Maxstat 8211 Perangkat lunak statistik gratis dan mudah. MaxStat adalah perangkat lunak statistik yang mudah digunakan dan gratis untuk analisis data ilmiah, yang dirancang khusus untuk siswa dan peneliti. Versi lite gratis tersedia. MINITAB MINITAB 8211 Minitab. Dengan menggabungkan pengambilan keputusan berbasis data dengan analisis Minitab, Crayola mengubah cara kerjanya, sehingga perusahaan dapat memusatkan sumber dayanya dimana mereka memiliki dampak terbesar. 3. PLUG-N-SCORE PLUG-N-SCORE 8211 Perangkat lunak penilaian kredit. Alat penilaian kredit praktis. PlugampScore PlugampScore memberikan pendekatan unik dan inovatif untuk pemodelan penilaian kredit. Ini adalah software penilaian risiko kredit, program nilai pinjaman untuk model scorecard. LUMINA 8211 Lumina Business Intelligence Tools, Manajemen Risiko Perusahaan Perangkat Lunak Dukungan Keputusan Keputusan Analytica 8211 Lumina Decision Systems. 5. STATWING STATWING 8211 Statwing Efisien dan Analisis Statistik yang Menyenangkan untuk Survei, Data Intelijen Bisnis, dan Lainnya. Stata 8211 Analisis Data dan Perangkat Lunak Statistik. Analisis Data dan Perangkat Lunak Statistik untuk Profesional. Stata adalah paket statistik terpadu lengkap yang menyediakan semua yang Anda butuhkan untuk analisis data, pengelolaan data, dan grafis. XLSTAT 8211 XLSTAT perangkat lunak statistik untuk Excel. XLSTAT adalah perangkat lunak statistik yang mudah digunakan untuk Microsoft Excel. Ini adalah analisis data yang paling lengkap dan banyak digunakan add-on untuk Excel, PC dan Mac. 8. ACASTAT ACASTAT 8211 AcaStat Software. Alternatif biaya rendah untuk paket perangkat lunak statistik mahal. Perangkat Lunak Statistik AM. AIR. ORG 8211 AM. AM masih dalam rilis Beta, dan Versi Beta baru 0,06.00 menambahkan kemampuan substansial. Beberapa perangkat tambahan meliputi: Graphics. Untuk pertama kalinya, AM menawarkan grafik statistik. Saat ini, ia menghasilkan grafik batang, diagram garis, dan Plot Densitas Bagian yang baru. Plot kerapatan yang dilipat dirancang untuk membandingkan distribusi yang kita anggap sebagai generasi berikutnya dari plot kotak-dan-kumis. Lihatlah ke rilis masa depan untuk kemampuan grafis yang diperluas. Fasilitas importexport baru yang memungkinkan Anda mengimpor data impor dengan mudah dari hampir 150 format file data yang berbeda, dan juga melebihi ODBC. Lihat Impor File Import Umum dan Ekspor Ekspor Ekspor Umum pada menu utama AM8217. Contoh-desain uji Wald konsisten model cocok untuk semua model regresi, termasuk kemampuan point-and-click untuk menguji signifikansi subset dari regresor. Uji Mantel Chi-kuadrat Mantel-Haenszel baru tipe yang biasanya digunakan untuk mengevaluasi fungsi item diferensial pada pengujian. Seperti halnya semua prosedur AM, tes ini memberikan tes signifikan yang sesuai untuk desain sampel yang kompleks. Model yang diperluas bila metode estimasi varians pilihan adalah salah satu metode replikasi. 10. ANALYZE-IT ANALYZE-IT 8211 Statistik perangkat lunak untuk analisis statistik di Microsoft Excel. Kami mengembangkan Analyze-it 8212 perangkat lunak statistik tak tertandingi untuk analisis statistik dan visualisasi mendalam di Excel. 11. LEXISNEXIS LEXISNEXIS 8211 Selamat datang di LexisNexis 8211 Pilih Jalan Anda. Penyedia sumber informasi hukum, pemerintahan, bisnis dan teknologi tinggi. Pelajari lebih lanjut atau login ke produk Anda sekarang. Petugas keamanan dan penegak hukum publik memerlukan kemampuan untuk melihat secara cepat intelijen yang dapat ditindaklanjuti pada acara lokal, regional dan nasional. Kemampuan untuk menghubungkan dan menganalisa data dari sistem penegakan hukum yang berbeda dalam sistem yang user-friendly sangat penting. Dengan menggunakan teknologi yang kuat, analisis yang kuat, pemetaan kejahatan dan alat visual, penegakan hukum lebih siap untuk membuat keputusan penyebaran berdasarkan informasi saat berhadapan dengan seri, pola, dan tren regional. 12. ACTUATE ACTUATE 8211 OpenText Aktuate Analytics and Reporting. Kami menyediakan solusi terukur untuk menciptakan ampli yang memberikan aplikasi berbasis data yang dinamis dan disesuaikan dengan analisis tersemat yang menghemat waktu memperbaiki pengalaman merek. 13. STATSOLS STATSOLS 8211 Statsols Penyedia Kalkulator Ukuran Contoh nQuery amp PX Analytics. Statsols telah menyediakan solusi statistik inovatif untuk para ahli statistik dan peneliti selama lebih dari 20 tahun melalui perangkat lunak kalkulator ukuran sampel nQuery. 14. SALFORD-SYSTEMS SALFORD-SYSTEMS 8211 Salford Systems Data Mining and Predictive Analytics Software. Data Mining dan Software analisis prediktif untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik. 15. COHORT COHORT 8211 Perangkat Lunak CoHort 8211 Perangkat Lunak Grafik dan Statistik untuk Ilmuwan dan Insinyur. Perangkat lunak grafik dan statistik untuk para ilmuwan dan insinyur: CoPlot (untuk grafik dan gambar teknik 2D dan 3D kualitas publikasi), CoStat (untuk analisis statistik), dan CoCalc (kalkulator ilmiah RPN gratis). 16. CAMLINE CAMLINE 8211 Solusi Perangkat Lunak untuk Keunggulan Manufaktur. MES solusi untuk manufaktur. 17. CRICKETSTATZ CRICKETSTATZ 8211 CRICKET STATZ. Buat lebih dari 80 laporan statistik kriket canggih dari paket perangkat lunak serbaguna ini. Impor pertandingan dari MyCricket, Play-Cricket dan banyak aplikasi penilaian. Publikasikan laporan kecocokan dan statistik ke situs web Anda. Fitur Batting Order Optimizer membantu pelatih membentuk garis batting yang sempurna. Pengelola Data Historis memungkinkan Anda memasukkan statistik dan hasil historis, termasuk mengimpor data ringkasan historis dari Excel. Untuk PC8217 yang menjalankan Windows 10, 8.1, 8 dan 7. 18. DAKTRONICS DAKTRONICS 8211 Daktronics. Scoreboards, LED Video Displays, Message Signs, Billboard. 19. DATADESK DATADESK 8211 Deskripsi Data, Inc. Deskripsi Data mengembangkan, menjual, dan mendukung aplikasi eksplorasi dan visual data dan statistik dan perangkat lunak pelatihan yang inovatif. 20. DECISIONANALYST DECISIONANALYST 8211 Analis Keputusan. Menyediakan riset pemasaran dan layanan konsultasi analitis untuk membantu perusahaan mengukur, menafsirkan, memprediksi, dan menavigasi masa depan adalah apa yang dimaksud dengan Analis Keputusan. Perangkat Lunak Statistik Terbaik: Mengembangkan Perangkat Lunak Statistik Terbaik untuk Peningkatan Kualitas Ukuran sampel normalitas DOE. Perangkat Lunak Statistik Develve untuk Peningkatan Mutu, Desain Eksperimen (DOE), uji normalitas, perhitungan ukuran sampel, analisis Weibull, Gauge RampR. MATHWAVE 8211 EasyFit 8211 Distribution Fitting Software. Mudah menemukan distribusi pas terbaik dan menggunakannya untuk membuat keputusan yang lebih baik. Percobaan 30 hari gratis, lisensi fleksibel. ESBCONSULT 8211 Konsultasi ESB Home Page. Konsultasi dan Pelatihan Pengembangan Perangkat Lunak 8211 8211 Berbasis di Kalgoorlie-Boulder, Australia Barat. FORECASTPRO 8211 Selamat Datang di Forecast Pro 8211 Software untuk peramalan penjualan, perencanaan persediaan, perencanaan permintaan dan perencanaan kolaboratif. GRAPHPAD 8211 Kombinasi kuat antara biostatistik, kurva pas (regresi nonlinier) dan grafik ilmiah. Cari tahu apa yang membuat Prism menjadi program pilihan bagi banyak universitas terkemuka di dunia, pusat kesehatan, lembaga penelitian dan perusahaan farmasi, dan yang terbaru di Prism 7. JMP 8211 Statistik 8211 Analisis Data 8211 DOE 8211 Perangkat Lunak Statistik Six Sigma JMP dari SAS. ANGOSS 8211 Perangkat lunak analisis dan intelijen prediktif dan perangkat lunak intelijen bisnis Angoss angoss. Analisis perangkat lunak analisis dan data mining yang mudah digunakan membantu perusahaan meningkatkan pendapatan, meningkatkan produktivitas penjualan, meningkatkan efektivitas pemasaran, memperdalam loyalitas pelanggan, dan mengurangi risiko, menggunakan data profil dan visualisasi, analisis pohon keputusan, pemodelan prediktif, penilaian dan pengembangan strategi. COMSOL 8211 COMSOL Multiphysics Modeling Software. COMSOL adalah pengembang perangkat lunak COMSOL Multiphysics, lingkungan interaktif untuk pemodelan dan simulasi masalah teknik dan ilmiah. LUMENAUT 8211 Monte Carlo Risk Simulation, Decision Tree, Analisis Statistik Add-in Software untuk Excel oleh Lumenaut. GIWEBB 8211 Membawa Anda ilmu pengetahuan mutakhir di Ilmu Data. DIGIMIZER 8211 Digimizer Free Image Analysis Software. Perangkat lunak analisis gambar gratis Mudah digunakan. NLREG 8211 NLREG 8212 Program Analisis Regresi Nonlinier. NLREG melakukan analisis regresi linear dan nonlinier dan pemasangan kurva. NLREG dapat menangani fungsi linear, polinomial, eksponensial, logistik, periodik, dan nonlinier umum. NUMBERANALYTICS 8211 Number Analytics perangkat lunak statistik berbasis awan yang mudah digunakan. Kami menyediakan statistik berbasis cloud untuk regresi profesional bisnis, regresi logistik, segmentasi pelanggan, analisis permintaan, prediksi produk baru, SPIDERFINANCIAL 8211 Excel Time Series Software NumXL. NumXL adalah software add-in Microsoft Excel time series. Ini memberikan sejumlah fungsi analitik dan antarmuka pengguna intuitif dan cara pintas untuk memandu Anda melalui keseluruhan analisis dan proses peramalan. ALTREDO 8211 Binary Options Robot, Binary Options Sinyal, Robot Forex. NCSS 8211 Perangkat Lunak Statistik Ukuran Contoh Perangkat Lunak NCSS. Memesan perangkat lunak NCSS dan PASS Anda saat ini NCSS menyediakan perangkat lunak statistik berkualitas yang komprehensif, akurat, dan mudah digunakan. MEGAPUTER 8211 Megaputer Intelligence 8211 Perangkat Lunak Pertambangan Data dan Pertambangan Teks. ANALISIS KEKUATAN 8211 Analisis Kekuatan Perhitungan Ukuran Sampel Perangkat Lunak Statistik. Ukuran Contoh 8211 Perangkat Lunak Analisis Daya: Untuk menemukan atau menghitung ukuran sampel untuk studi yang direncanakan. Power And Precision adalah program komputer untuk analisis kekuatan statistik. Perangkat lunak ini memiliki antarmuka yang sangat jelas, dan memungkinkan peneliti membuat laporan, tabel dan grafik. Download percobaan gratis EQUALIS 8211 Equalis 8211 Analisis Numerik Perangkat Lunak Simulasi. Equalis menyediakan analisis numerik yang kuat dan aplikasi perangkat lunak simulasi di sebagian kecil dari biaya solusi lainnya. FORTEWARES 8211 Forte Wares. Forte Wares adalah divisi solusi dari Forte Consultancy Group, yang telah menghadirkan lebih dari 100 proyek berbasis analisis kepada organisasi terkemuka di seluruh wilayah EMEA. QSYST 8211 Qualisyst Ltd Memiliki pengalaman lebih dari 20 tahun dalam pengembangan metrologi, penjaminan mutu dan perangkat lunak manajemen mutu. Misi kami untuk meningkatkan efisiensi pelanggan dicapai dengan menerapkan pendekatan holistik untuk meningkatkan produktivitas dan kualitas sambil meminimalkan biaya. Bersama dengan solusi perangkat lunak inovatif kami, kemitraan yang kami kembangkan dengan para pelanggan kami telah menjadi dasar kesuksesan kami. MARKITSOFT 8211 Spreadsheet Excel untuk Rencana Bisnis, Prakiraan Amp Anggaran. Lembar kerja Excel kami membantu manajer membuat rencana bisnis, anggaran, laporan manajemen, perkiraan penjualan dan laporan kredit untuk perencanaan keuangan dan peramalan bisnis yang lebih cepat dan cerdas. SCILAB. IO 8211 Scilab. io Pemodelan Open Source, Simulasi dan Analisis Data Ilmiah. LISA-LIMS 8211 T amp P Bochum dan Bern lisa. lims it. solutions it. services. T amp p Bochum dan Bern Dengan lisa. lim, it. solutions dan it. services kami telah menetapkan diri di industri TI. T amp p Bochum dan Bern. STATISTIX 8211 Statistika. Statistix adalah program analisis statistik top-rated, mudah digunakan, murah yang dirancang bagi para periset. Download versi percobaan gratis. STATISTIXL 8211 Data kuat dan perangkat lunak analisis statistik untuk Microsoft Excel. StatistiXL adalah paket analisis data dan statistik lanjutan yang berjalan sebagai versi Microsoft Excel dari Microsoft. Ini berisi puluhan alat analisis canggih yang cepat dipelajari dan mudah digunakan. Perangkat Lunak Statistik STATPAC 8211 8211 Crosstabs Software 8211 Survei Online dan Kertas. Perangkat lunak survei untuk survei onlineWeb, survei kertas, survei email, dan wawancara. Tabel crosstab dan spanduk yang menonjol dan analisis statistik. CYTEL 8211 Cytel. Ahli penelitian statistik dan klinis Cytel kembali dipamerkan di JSM 2015 di Seattle. RTI. ORG 8211 RTI. RTI adalah lembaga independen nirlaba yang menyediakan layanan penelitian, pengembangan, dan teknis kepada klien pemerintah dan komersial di seluruh dunia. Misi kami adalah memperbaiki kondisi manusia dengan mengubah pengetahuan menjadi praktik. CAMO 8211 CAMO Software, Analisis dan Desain Data Multivariat Terkemuka untuk Penyedia Solusi Percobaan. Analisis Data Multivariat amp Perancangan perangkat lunak Percobaan untuk Pengendalian Proses, Chemometrics, Spektroskopi amp Data Mining dalam penelitian industri amp. TIBCO 8211 Pemimpin Global TIBCO di Perangkat Lunak Infrastruktur dan Intelijen Bisnis. TIBCO Software adalah penyedia perangkat lunak infrastruktur terkemuka yang menciptakan perusahaan yang memungkinkan acara untuk menggunakan on-premis atau sebagai bagian dari lingkungan komputasi awan. TURBOSTATS 8211 Baseball, Bola Basket, Softball, Sepak Bola, Bola Voli, Perangkat Lunak Statistik App. TurboStats untuk BaseballSoftball, Basketball, Football, FREE DOWNLOADS. Digunakan oleh ribuan tim Trek 100 statistik, timgames tak terbatas, tim dan klasemen liga, layout lapangan dan kartu lineup, menghasilkan halaman web stat apapun. Pie, bar dan grafik garis, backup amp restore, RightyLefty breakdowns. UNISTAT 8211 Unistat Statistics Software UNISTAT 6.5 UNISTAT the ultimate Excel statistics add-in. WHATAGRAPH 8211 Sesuaikan amp Visualisasikan Laporan Situs Web Apa itu. Apa yang membantu agensi pemasaran dan pemilik situs independen untuk mendapatkan gambaran menyeluruh tentang kinerja web dengan menggunakan repo visual. Dengan Koefisien Regresi Logistik Google menggunakan Logels Solver Kami sekarang menunjukkan bagaimana menemukan koefisien untuk model regresi logistik menggunakan kemampuan Excel8217s Solver (lihat juga Goal Seeking and Solver). Kita mulai dengan Contoh 1 dari Konsep Dasar Regresi Logistik. Contoh 1 (Contoh 1 dari Konsep Dasar Regresi Logistik lanjutan): Dari Definisi 1 Konsep Dasar Regresi Logistik. Nilai prediksi p i untuk probabilitas kelangsungan hidup untuk setiap interval i diberikan oleh rumus berikut dimana x i mewakili jumlah rem untuk interval i. Statistik log-likelihood seperti yang didefinisikan dalam Definisi 5 dari Konsep Dasar Regresi Logistik diberikan dimana y i adalah nilai yang teramati untuk kelangsungan hidup pada interval ke-i (yaitu i bagian subyek pada interval ke-i yang bertahan). Karena kita menggabungkan elemen sampel ke dalam interval, kita menggunakan rumus rumus yang dimodifikasi, yaitu di mana yi adalah nilai kelangsungan hidup yang diamati pada interval i r dan Kami menangkap informasi ini dalam lembar kerja pada Gambar 1 (berdasarkan pada Data pada Gambar 2 dari Konsep Dasar Regresi Logistik). Gambar 1 Perhitungan LL berdasarkan perkiraan awal koefisien Kolom I berisi nilai rem untuk setiap interval (salinan kolom A dan E). Kolom J berisi probabilitas kelangsungan hidup yang diamati untuk setiap interval (salinan kolom F). Kolom K berisi nilai masing-masing p i. Misalnya. Sel K4 mengandung rumus 1 (1EXP (-O5O6I4)) dan awalnya memiliki nilai 0,5 berdasarkan perkiraan awal koefisien a dan b yang diberikan pada sel O5 dan O6 (yang sewenang-wenang kita set ke nol). Sel L14 mengandung nilai LL dengan menggunakan rumus SUM (L4: L13) dimana L4 mengandung rumus (B4C4) (J4LN (K4) (1-J4) LN (1-K4)), dan serupa untuk sel lainnya di kolom L. Kami sekarang menggunakan alat Excels Solver dengan memilih Data gt AnalysisSolver dan mengisi kotak dialog yang muncul seperti yang dijelaskan pada Gambar 2 (lihat Goal Seeking and Solver untuk lebih jelasnya). Gambar 2 kotak dialog Excel Solver Tujuan kami adalah memaksimalkan nilai LL (dalam sel L14) dengan mengubah koefisien (dalam sel O5 dan O6). Namun penting untuk memastikan bahwa kotak centang Make Unconstrained Variables Non-Negative tidak dicentang. Ketika kita mengklik tombol Solve kita mendapatkan pesan bahwa Solver telah berhasil menemukan solusinya, yaitu ia menemukan nilai untuk a dan b yang memaksimalkan LL. Kami memilih untuk menyimpan solusi yang ditemukan dan Solver secara otomatis memperbarui lembar kerja dari Gambar 1 berdasarkan nilai yang ditemukan untuk a dan b. Lembar kerja yang dihasilkan ditunjukkan pada Gambar 3. Gambar 3 Versi revisi dari Gambar 1 berdasarkan solusi Solvers Kita melihat bahwa 4.476711 dan b -0.00721. Jadi model regresi logistik diberikan oleh rumus Sebagai contoh, probabilitas kemungkinan bertahan hidup bila terkena radiasi 380 rem diberikan oleh Jadi, kemungkinan seseorang terkena 180 rem bertahan adalah 15,5 lebih besar daripada orang yang terpapar 200 rem . Alat Analisis Data Statistik Riil. The Real Statistics Resource Pack menyediakan alat analisis data tambahan Regresi Logistik. Alat ini mengambil sebagai masukan kisaran yang mencantumkan data sampel mengikuti jumlah kejadian kesuksesan dan kegagalan. Misalnya. Untuk contoh 1 ini adalah data di kisaran A3: C13 dari Gambar 1. Untuk masalah ini hanya ada satu variabel independen (jumlah rem). Jika variabel independen tambahan digunakan maka input akan berisi kolom tambahan, satu untuk setiap variabel independen. Kami menunjukkan cara menggunakan alat ini untuk membuat spreadsheet yang mirip dengan yang ada di Gambar 3. Pertama, tekan Ctrl-m untuk membuka menu alat analisis data Real Statis dan memilih opsi Regresi. Hal ini pada gilirannya akan memunculkan kotak dialog lain. Pilih opsi Regresi Logistik dan tekan tombol OK. Ini menampilkan kotak dialog yang ditunjukkan pada Gambar 4. Kotak dialog Dialog untuk alat analisis data Regresi Logistik Sekarang pilih A3: C13 sebagai Range Input (lihat Gambar 5) dan karena data ini dalam bentuk ringkasan dengan judul kolom, pilih Ringkasan Pilihan data untuk Format Input dan Cek Pos termasuk dengan data. Selanjutnya pilih Solver sebagai Jenis Analisis dan simpan nilai default Alpha dan Classification Cutoff masing-masing 0,05 dan 0,5. Akhirnya tekan tombol OK untuk mendapatkan output yang ditunjukkan pada Gambar 5. Gambar 5 Output dari alat Regresi Logistik Alat ini mengambil sebagai masukan kisaran yang mencantumkan data sampel mengikuti jumlah kejadian kesuksesan dan kegagalan (ini dianggap sebagai rangkuman bentuk). Misalnya. Untuk contoh 1 ini adalah data di kisaran A3: C13 dari Gambar 1 (diulang pada Gambar 5 di sel yang sama). Untuk masalah ini hanya ada satu variabel bebas (jumlah rem). Jika variabel independen tambahan digunakan maka input akan berisi kolom tambahan, satu untuk setiap variabel independen. Perhatikan bahwa koefisien (kisaran Q7: Q8) ditetapkan pada awalnya ke nol dan (sel M16) dihitung menjadi -526.792 (persis seperti pada Gambar 1). Output dari alat analisis data Regresi Logistik juga berisi banyak bidang yang akan dijelaskan kemudian. Seperti yang dijelaskan pada Gambar 2, kita sekarang dapat menggunakan alat Excels Solver untuk menemukan koefisien regresi logistik. Hasilnya ditunjukkan pada Gambar 6. Kami memperoleh nilai koefisien regresi yang sama seperti yang kita dapatkan sebelumnya pada Gambar 3, namun juga semua sel lainnya diperbarui dengan nilai yang benar juga. Gambar 6 Output yang direvisi dari Solver Bob Francis mengatakan: Saya baru saja mendownload statistik yang sebenarnya dan memasukkannya ke excel. Dulu, saya telah menggunakan pemecah untuk menentukan peringkat kekuatan untuk tim NFL dengan tujuan menentukan penyebaran dan jumlah sebenarnya untuk bertaruh pada olahraga. Namun, pemecah menggunakan regresi linier dan sementara itu melakukan pekerjaan dengan baik, saya percaya bahwa rantai regim logistik markov mungkin merupakan opsi yang lebih dinamis. Saya tahu bahwa sindikat taruhan olahraga utama menggunakan regresi logistik untuk tujuan ini tapi tentu saja mereka tidak akan mengungkapkan bagaimana mereka melakukannya. Yang ingin saya capai adalah mendekatinya. Bisakah ini dilakukan dengan berprestasi dengan paket statistik sesungguhnya saya memiliki data dan statistik bertahun-tahun dan apa yang ingin saya capai adalah memberi kekuatan pada tim NFL ini, menentukan keunggulan masing-masing tim di lapangan, dan akhirnya meramalkan skor akhir. Juga, Anda harus menyadari, saya bukan salah satu dari para ahli statistik MIT ini. Saya tidak pernah pergi ke sekolah untuk mendapatkan statistik. Tapi saya tahu statistik olahraga dan bagaimana penilaiannya saat bertaruh olahraga. Bagaimana saya pergi tentang menentukan di atas di excel menggunakan paket realstats. Jika Anda bisa membantu saya, saya akan selalu bersyukur. Jika ini adalah proyek besar, saya mengerti waktu Anda sangat berharga. Hanya perlu diarahkan ke arah yang benar. Bob, saya belum mencoba menerapkan pendekatan semacam ini dengan menggunakan regresi logistik, namun cukup mudah menggunakan alat analisis data Regresi Logistik Real Statistik, jadi saya sarankan agar Anda memulai dengan hanya bermain-main dengannya untuk melihat bagaimana hal itu Bekerja Saya siap menjawab pertanyaan. Charles Terima kasih banyak atas alat statistik Anda dan memberikan contoh bantuan yang mudah digunakan. Anda berada di liga Anda sendiri. Menggabungkan pengetahuan statistik yang kompleks dengan penciptaan alat yang mudah digunakan bukanlah prestasi kecil yang sedang saya kerjakan untuk masalah yang memerlukan bimbingan Anda. Saya mencoba untuk menentukan bagaimana penilaian kinerja dikaitkan dengan tingkat gender dan posisi di organisasi kami. Saya mengasumsikan bahwa saya bekerja dengan model ordinal sejak rentang peringkat dari 1 (tidak memenuhi, yaitu kinerja buruk) sampai 5 (terlampaui, yaitu kinerja yang sangat baik). Jenis kelamin adalah laki-laki0, perempuan dan tingkat 0 sampai 4. Pendekatan regresi apa yang harus saya gunakan, biner atau multinomial Data terlihat seperti ini: Gender Level 1 2 3 4 5 Total 00 16 167 790 377 78 1,428 0 1 5 69 366 220 61 721 0 2 0 19 225 186 78 508 0 3 0 3 57 47 24 131 0 4 0 0 13 21 19 53 1 0 3 109 762 364 84 1,322 1 1 2 39 273 195 58 567 1 2 1 17 155 143 67 383 1 3 0 2 39 28 20 89 1 4 0 0 10 10 8 28 Marc, Jika variabel dependen hanya mengambil dua nilai (misalnya Male atau Female), maka gunakan regresi logistik biner. Jika variabel dependen mengambil sejumlah kecil nilai lebih dari dua (misalnya Amerika Utara, Eropa, Asia), maka gunakan regresi logistik multinomial. Charles Hi Charles, ini memberikan pengantar yang bagus, terimakasih telah menjelaskannya, dan dari semua komentar blog Anda tidak membantu banyak pembaca. Saya memiliki pertanyaan saat kami memperkenalkan variabel sekunder, katakan umur di contoh Anda. Saya telah melakukannya dengan membuat tabel sekunder dengan nilai kategoris, dan mengikuti metode yang sama. Saya telah menciptakan 8216a8217, 8216b8217, dan 8216c8217 dan menetapkannya menjadi nol. Jadi sekarang saya memiliki dua tabel yang serupa dengan Gambar 1 (yaitu, semua nilai pi adalah 0,5 8211 karena abc0 saat ini) Sekarang untuk pitable1 saya menggunakan persamaan berikut 1 (1exp (-a-bt1x) Untuk pitable2 saya menggunakan persamaan berikut 1 (1exp (-a-ct2x) Ketika saya pergi ke pemecah, dan mengatakan bahwa saya ingin memaksimalkan dua nilai LL, dengan mengubah 8216a8217, 8216b8217 dan 8216c8217, saya mendapatkan sebuah kesalahan yang mengatakan bahwa Cell 8220Objective harus menjadi sel objektif pada datasheet8221. Dalam kotak 8220Set Objective8221 saya memiliki sel LLtable1 sel LLtable2 yang telah saya masukkan ke dalam formula untuk memecahkan pi di Lukas Ilahi, tapi saya benar-benar tidak mengikuti apa yang ingin Anda lakukan. Komentar Anda juga tidak lengkap dan berakhir dengan 8220I telah memasukkan Rumus untuk memecahkan pi di the8221 Sepertinya Anda mencoba memaksimalkan dua sel sekaligus .. Solver tidak melakukan ini, walaupun Anda mungkin bisa menemukan cara untuk menggabungkan maksimalisasi dua nilai menjadi satu Charles Charles Charles, Saya telah mencoba alat Regresi Logistik Anda menggunakan data set belo W. Kumpulan data ini adalah bagian dari kumpulan data Fisher yang terkenal untuk iris. Hasil biner disebut Type dan muncul di kolom terakhir. Empat kolom pertama adalah properti iris. Saya memutuskan untuk menggunakan alat Regresi Logistik hanya dengan satu variabel independen dalam satu waktu. Untuk SL dan Type, koefisien outputnya bagus. Sama halnya untuk SW dan Type. Namun, jika saya mencoba PL dan Type atau PW and Type, program ini mengeluhkan VALUE adalah semua sel termasuk p-Pred. Kecurigaan saya adalah bahwa saat komputer mencari ruang parameter untuk menentukan koefisien, logit terkadang menjadi besar, dan Excel tidak tahu bagaimana menangani angka di luar perkiraan. Exp (710). Tolong beritahu saya apa yang harus dilakukan. Terima kasih. PW PL SW SL Tipe 2 14 33 50 0 2 10 36 46 0 2 16 31 48 0 1 14 36 49 0 2 13 32 44 0 2 16 38 51 0 2 16 30 50 0 4 19 38 51 0 2 14 30 49 0 2 14 36 50 0 4 15 34 54 0 2 14 42 55 0 2 14 29 44 0 1 14 30 48 0 3 17 38 57 0 4 15 37 51 0 2 13 35 55 0 2 13 30 44 0 2 16 32 47 0 2 12 32 50 0 1 11 30 43 0 2 14 35 51 0 4 16 34 50 0 1 15 41 52 0 2 15 31 49 0 4 17 39 54 0 2 13 32 47 0 2 15 34 51 0 1 15 31 49 0 2 15 37 54 0 4 13 39 54 0 3 13 23 45 0 3 15 38 51 0 2 15 35 52 0 3 14 34 46 0 5 17 33 51 0 2 14 34 52 0 6 16 35 50 0 3 14 30 48 0 2 19 34 48 0 2 12 40 58 0 2 14 32 46 0 4 15 44 57 0 2 15 34 52 0 2 15 31 46 0 3 13 35 50 0 3 14 35 51 0 2 16 34 48 0 2 17 34 54 0 2 15 37 53 0 24 56 31 67 1 23 51 31 69 1 20 52 30 65 1 19 51 27 58 1 17 45 25 49 1 19 50 25 63 1 18 49 27 63 1 21 56 28 64 1 19 51 27 58 1 18 55 31 64 1 15 50 22 60 1 23 57 32 69 1 20 49 28 56 1 18 58 25 67 1 21 54 31 69 1 25 61 36 72 1 21 55 30 68 1 22 56 28 64 1 15 51 28 63 1 23 59 32 68 1 23 54 34 62 1 25 57 33 67 1 18 51 30 59 1 23 53 32 64 1 21 57 33 67 1 18 60 32 72 1 18 49 30 61 1 23 61 30 77 1 18 48 30 60 1 20 51 32 65 1 25 60 33 63 1 18 55 30 65 1 22 67 38 77 1 21 66 30 76 1 13 52 30 67 1 20 64 38 79 1 20 67 28 77 1 14 56 26 61 1 18 48 28 62 1 24 56 34 63 1 16 58 30 72 1 21 59 30 71 1 18 56 29 63 1 23 69 26 77 1 19 61 28 74 1 18 63 29 73 1 22 58 30 65 1 19 53 27 64 1 20 50 25 57 1 24 51 28 58 1 Masalahnya tampaknya berbeda. Untuk kasus PW dan Tipe, jika PW adalah 13 maka hasilnya selalu sukses. Tidak ada data di mana PW antara 6 dan 13. Situasi sepele ini mencegah model dari konvergen ke solusi. Bagaimanapun, model yang benar tidak diberikan oleh model regresi logistik, namun dengan tingkat keberhasilannya sama dengan PW 13, kegagalan untuk PW Uday mengatakan: Terima kasih atas tanggapan Anda yang cepat. Sama seperti yang Anda sarankan, saya telah memulai dengan menggunakan keempat variabel sekaligus, dan menerima semua tanggapan VALUE. Untuk mengidentifikasi mengapa, saya secara bertahap mengurangi jumlah variabel independen. Sama seperti Anda, saya menemukan bahwa PW dan PL adalah fungsi langkah, dan inilah sumber mengapa alat Regresi Logistik (seperti saat ini berdiri) tidak dapat menemukan solusinya. Dari sudut pandang yang lebih dalam, fungsi langkah adalah kasus pembatas kurva sistik logistik, jadi saya melihat mengapa Excel tidak bisa mendapatkan solusinya. Saya pikir masalahnya adalah logit terkadang menjadi besar, dan Excel tidak tahu bagaimana menangani angka di luar perkiraan. Exp (710). Jadi ketika menghitung probabilitasnya, 1 (EXP (-Logit) 1, saya berpikir bahwa pernyataan IF seperti IF (E2gt-700, 1 (EXP (-Logit) 1), 1) dapat bekerja. Bagaimanapun, itu akan terjadi. Jadilah bagus untuk memiliki alat yang bekerja untuk data yang kebetulan menjadi fungsi langkah. Uday, Sudahkah Anda mencoba membuat perubahan pada salah satu spreadsheet Apakah ini bisa menyelesaikan masalah Jika demikian, saya akan membuat perubahan yang Anda sarankan. Charles Uday Sukhatme mengatakan : Dear Charles, saya minta maaf karena saya tidak kembali kepada Anda lebih cepat dari masalah lain, bagaimanapun, saya memang membuat perubahan yang disebut di atas dan mengujinya, ini sangat meningkatkan penggunaan alat regresi logistik, khususnya Untuk data yang mungkin mendekati fungsi langkah. Agar nilai Logit tidak terlalu besar atau terlalu kecil (keduanya bermasalah untuk Excel) dalam proses Solver, pernyataan IF yang dipilih dengan baik bekerja dengan sangat baik. Misalkan kita ingin menyimpan Logit di kisaran -30 sampai 30. Lalu, pada dasarnya di mana Anda memiliki pernyataan 1 (EXP (-Logit) 1) untuk c Omputing output pada spreadsheet, saya mengubahnya menjadi IF (Logitgt30, EXP (-30), IF (Logitgt-30,1 (EXP (-Logit) 1), 1-EXP (-30))). Perubahan ini bekerja sangat baik untuk menyesuaikan data iris Fisher. Uday Dear Dr. Zaiontz: Komentar dan add-in Anda bekerja sangat baik untuk proyek kami Saya memiliki satu pertanyaan lebih lanjut: Untuk salah satu variabel independen kami, koefisiennya adalah -0,2987, sedangkan CI 95 untuk koefisien dihitung sebagai (0.39613 , 1,38896). Sudah sangat lama sejak saya mempelajari statistik (jadi proyek ini sangat menarik), dan saya berjuang dengan fakta bahwa batas bawah CI untuk koefisien negatif kami tidak negatif. CI tampaknya tidak memasukkan 0, namun jika batas bawahnya negatif, kita akan menerima hipotesis nol. Dapatkah Anda membantu saya mengerti Terima kasih Annabel Dear Annabel, Kedengarannya seperti sesuatu yang tidak benar. CI untuk koefisien harus mengandung nilai koefisien. Jika Anda mengirimkan spreadsheet tempat Anda mendapatkan hasil ini, saya dapat mencoba untuk memikirkan apa yang terjadi. Charles I8217m cukup baru terhadap semua hal regresi logistik ini. Pertanyaan saya, apakah ada metode di mana kita tidak perlu mengunduh Panduan Statistik Statistika 8216Real untuk menyelesaikan bagian terakhir dari Regresi Logistik ini. Yang berarti, coba selesaikan dengan menggunakan alat Regresi Excel biasa. Maaf jika pertanyaan saya tidak masuk akal, saya tidak tahu cara melakukannya dengan kemampuan regresi Excel standar. Hal itu bisa dilakukan dengan menggunakan Excel8217s Solver seperti yang dijelaskan di website. Charles. Terima kasih atas jawaban Anda. Sungguh, tidak ada perbedaan mencolok antara hasil metode Solver dan hasil metode Newton8217s (tentu saja, keduanya tidak sama). Jadi, dalam kasus saya, menggunakan metode Newton8217s sudah cukup. Saya akan meninjau informasi di halaman web, dengan tujuan mendeteksi redundansi (saya menduga dua dari enam variabel independen saya membawa informasi yang sama ke model saya, dan keduanya memiliki nilai beta yang signifikan jika ragu, saya akan mempertahankan kedua variabel tersebut) . Terima kasih banyak atas saran anda William Agurto mengatakan: Regresi logistik secara otomatis menunjukkan hasil yang baik saat menggunakan metode Newton8217s, namun tidak seperti saat menggunakan Solaris Excel8217: pengguna harus memasukkan parameter di Solver untuk menyelesaikan regresi dan untuk mendapatkan hasilnya. Akan lebih baik untuk memodifikasi kode VBA dengan tujuan menjalankan Excel8217s Solver secara otomatis tanpa intervensi user8217s, dengan menggunakan fungsi VBA berikut: SolverOK (untuk mengatur semua parameter) dan SolverOptions (untuk menunjukkan bahwa nilai tidak perlu non-negatif). Bantuan VBA menunjukkan bagaimana Anda dapat menggunakan fungsi tersebut. Berikut ini adalah contoh bagaimana menggunakannya (diekstraksi dari bantuan VBA, versi bahasa Inggris versi bahasa Spanyol menggunakan contoh yang sama). 8216 Ejemplo En este ejemplo se establece la opcin Precisin en 0,001. Lembar kerja (8220Sheet18221).Activate SolverReset SolverOptions Presisi: 0.001 Solvero SetCell: Range (8220TotalProfit8221), MaxMinVal: 1, ByChange: Range (8220C4: E68221) SolverAdd CellRef: Range (8220F4: F68221), Hubungan: 1, FormulaText: 100 SolverAdd CellRef SolverAdd CellRef: Range (8220C4: E68221), Relasi: 4 SolverSolve UserFinish: Salah SolverSave SaveArea: Range (8220A338221) 8216 Saya harap saran ini bermanfaat. William Agurto. PD: Saya menjalankan regresi logistik, memeriksa pilihan parameter 8220Raw8221, dan dengan 6 variabel. Dalam kedua metode kasus Newton8217s dan kasus Solver8217s, saya tidak bisa melihat kolom 8220HL Stat8221 di sebelah kolom 8220Correct8221. Aku bertanya-tanya apakah itu terjadi karena data saya memiliki enam variabel dan tidak hanya satu sebagai contoh Anda, atau karena saya menggunakan opsi data 8220raw bukan data 8220summary8221. Saya harap Anda bisa menjawab pertanyaan itu. Terima kasih. Terima kasih atas semua komentar Anda yang bijaksana. Mengenai Solver, apakah Anda menyarankan agar menggunakan Solver dengan sukses agar pengguna (atau VBA) perlu mengisi parameter di luar yang telah saya tunjukkan di situs web, khususnya yang ada di bidang Subjek pada bidang kendala8230 Mengenai Statistik HL, ini adalah something I just added in Release 2.4. Anyone using an earlier version won8217t see this column. You can check the release by entering the function VER(). In any case I just ran Logistics Regression with 6 independent variables, checking 8220Raw data8221, and did see the HL Stats column. William Agurto says: Thank you for you answer. Regarding your first comment (Solver): I mean that when I use Newton method (in my case: 6 variables, 8220raw data8221), filling all parameters: (a) Input range, (b) check in the option 8220headings included in data8221, (c) check in the option 8220raw data8221, (d) check in the option 8220Use Newton method8221, (e) number of iterations100, (f) output range, an (g) press OK, I directly obtain the regression results (betas, odds ratios, and so on). But that is not the case when I use Solver method: The result set all betas at zero value (beta i 0), and a message appears (a text bellow all the tables), with and indication to finish the regression: Now use Excel8217s Solver as follows to complete the analysis: 8211 Set Objectives: sum of LL To: Max 8211 By Changing Variable Cells: Coeff range 8211 Make Unconstrained Variabes Non-Negative: uncheck this option 8211 Select a Solving Method: GRG Nonlinear Instead of that, is possible to automatically run Solver and directly obtain beta values only introducing the correct rutine in your VBA code, using 8220SoverOk8221 and 8220SolverOptions8221 functions. In that case, the user doesn8217t need to introduced parameters to Solver, because VBA automatically calls 8220SolverOK8221 and 8220SolverOptions8221 to obtain beta values. If you do that, user can choose the method (Newton8217s method or Solver method) and obtain results without any additional intervention (that8217s not currently the case for Solver method: user have to introduce parametes to Solver to obtain the final result). Regarding HLStats: Thank you very much. I8217ll prove the release 2.4. Additional question: Are you thinking about add a routine in logistics regression to detect redundant data In my case, I suppose that one of my six variables is redundant, but I have no statistical method to prove that. William Agurto says: I had to correct some sentences in my prior message. Here the correct message. Regards. Thank you for you answer. Regarding your first comment (Solver): I mean that when I use Newton method (in my case: 6 variables, raw data), filling all parameters: (a) Input range, (b) check in the option headings included in data, (c) check in the option raw data, (d) check in the option Use Newton method, (e) number of iterations100, (f) output range, and (g) press OK, I directly obtain the regression results (betas, odds ratios, and so on). But that is not the case when I use Solver method: The result set all betas at zero value (beta i 0), and a message appears (a text bellow all the tables), with and indication to finish the regression: Now use Excels Solver as follows to complete the analysis: 8211 Set Objectives: sum of LL To: Max 8211 By Changing Variable Cells: Coeff range 8211 Make Unconstrained Variabes Non-Negative: uncheck this option 8211 Select a Solving Method: GRG Nonlinear Instead of that, is possible to automatically run Solver and directly obtain beta values only entering the correct rutine in your VBA code, using SoverOk and SolverOptions functions. In that case, the user doesnt need to enter parameters to Solver, because VBA automatically calls SolverOK and SolverOptions to obtain beta values. If you do that, user can choose the method (Newtons method or Solver method) and obtain results without any additional intervention (thats not currently the case for Solver method: user have to enter parametes to Solver to obtain the final result). Regarding HLStats: Thank you very much. Ill prove the release 2.4. Additional question: Are you thinking about add a routine in logistics regression to detect redundant data In my case, I suppose that one of my six variables is redundant, but I have no statistical method to prove that. Thanks for your clarification. The reason why I provide the Solver approach is for people who don8217t want to use VBA software. These people can copy one of the logistic regression worksheets from the Real Statistics Examples Worksheet and use Solver to find the coefficients. For everyone else I provided the Newton approach, which is completely automated. Is there any advantage of the Solver VBA solution given that I already offer a Newton VBA solution The objective of webpage real-statisticslogistic-regressioncomparing-logistic-regression-models is to test whether any of a model8217s independent variables is 8220redundant8221, i. e. doesn8217t make a significant contribution to the model. I have not created software for doing this yet, but I will likely do so shortly. For now you could copy the approach used on that webpage. About the XLStart Folder in Microsoft Excel First, there are really two Excel Startup folders. One is created by default when you install the application. Its name is XLStart. The other is created if you go to Tools Options, General tab, and enter a location in the At startup. box, shown empty, below. Tip: Heres where the trouble starts. In prior versions of Excel, it was simply referred to as Alternate Startup folder, which could be very confusing, and people would enter My Documents and other paths in there. Then, when Excel starts up the next time, it tries to open all those files. Ouch So, whats it for Suppose you are on a network, and the IT department has a macro file from which they want all users to be able to use the macros. They can tell everyone to put a network path in the At Startup box, and they put the macro file (and thats all) in that network folder. The XLStart by default is on your PC. If you dont show any path in the At Startup box (or in Alternate Startup Folder in prior versions), then somehow youve placed files in your XLStart folder that dont belong there. Do a search on your hard drive, and find XLStart, and move the files back out of there. The XLStart folder is also where Adobe Acrobat likes to place itself so that you have Print to PDF buttons on your Excel toolbar. OfficeArtilces debuted on May 26, 2005. MrExcel provides examples of Formulas, Functions and Visual Basic procedures for illustration only, without warranty either expressed or implied, including but not limited to the implied warranties of merchantability andor fitness for a particular purpose. The Formulas, Functions and Visual Basic procedures on this web site are provided as is and we do not guarantee that they can be used in all situations. Access, Excel, FrontPage, Outlook, PowerPoint, Word are registered trademarks of the Microsoft Corporation. MrExcel TM is a registered trademark of Tickling Keys, Inc. All contents 1998-2014 by MrExcel Consulting All rights reservedExcel Spreadsheets for Binary Options This article introduces binary options and provides several pricing spreadsheets. Pilihan biner memberi pemilik pembayaran tetap (yang tidak berbeda dengan harga instrumen yang mendasarinya) atau tidak sama sekali. Kebanyakan pilihan Biner bergaya Eropa ini dihargai dengan persamaan bentuk tertutup yang berasal dari analisis Black-Scholes, dengan hasil yang ditentukan pada saat kadaluwarsa. Cash atau Nothing amp Asset atau Nothing Options Pilihan biner bisa berupa Cash atau Nothing, atau Asset atau Nothing. Uang tunai atau tidak ada panggilan yang memiliki hasil tetap jika harga saham di atas harga strike pada saat kadaluwarsa. Uang tunai atau tidak ada yang memiliki uang tetap jika harga sahamnya di bawah harga strike. Jika aset diperdagangkan di atas strike pada saat kadaluwarsa, imbalan dari aset atau atau tidak ada panggilan sama dengan harga aset. Sebaliknya, aset atau tidak ada yang memiliki imbal hasil sama dengan harga aset jika aset diperdagangkan di bawah harga strike. Harga spreadsheet Excel ini Kas atau Nothing amp Asset atau Nothing options Pilihan Two-Asset Cash-or-Nothing Pilihan biner ini dibagikan ke dua aset. Mereka memiliki empat varian, berdasarkan hubungan antara harga spot dan strike. Atas dan atas Ini hanya membayar jika harga strike kedua aset berada di bawah harga spot kedua aset naik turun. Ini hanya membayar jika harga spot satu aset berada di atas harga strike-nya, dan harga spot aset lainnya berada di bawah harga strike price atau tidak ada panggilan. Ini membayar sejumlah harga spot yang ditentukan dari kedua aset di atas harga penawaran strike mereka atau tidak ada yang lain. Ini membayar jumlah yang telah ditentukan jika harga spot dari kedua aset berada di bawah prie strike. Berikut spreadsheet Excel menawarkan keempat varian menggunakan solusi yang diajukan oleh Heynen dan Kat (1996). Pilihan C-Brick dibangun dari empat opsi tunai atau tidak ada dua aset. Pemegang menerima jumlah tunai yang telah ditentukan jika harga Aset A adalah antara strike atas dan bawah, dan jika harga Asset B antara dan strike atas dan bawah. Supershares Pilihan Supershare didasarkan pada portofolio aset dengan saham yang diterbitkan terhadap nilainya. Supershares membayar jumlah yang telah ditentukan jika harga underlying antara nilai atas dan bawah pada saat kadaluwarsa. Jumlahnya biasanya merupakan proporsi portofolio yang pasti. Supershares diperkenalkan oleh Hakansson (1976), dan dihargai dengan persamaan berikut. Opsi Gap Opsi Gap memiliki harga pemicu yang menentukan apakah pilihan akan di-payout. Harga strike, bagaimanapun, menentukan ukuran pembayaran. Pembayaran opsi Gap ditentukan oleh perbedaan antara harga aset dan selisih, selama harga aset di atas atau di bawah harga strike. Harga dan pembayaran opsi Gap Gaya Eropa diberikan oleh persamaan di mana X 2 adalah strike price dan X 1 adalah harga trigger. Pertimbangkan opsi panggilan dengan harga strike 30, dan pemogokan celah sebesar 40. Opsi tersebut dapat dilakukan saat harga aset di atas 30, namun tidak membayar sampai harga aset di atas 40. Download Lembar Kerja Excel ke Lembar Harga Gap A Reply Batal reply Like the Free Spreadsheets Master Knowledge Base Recent Posts
No comments:
Post a Comment