diciembre
9
Datos Técnicos
Minitab v22.2.1 Multilenguaje
Español Incl. | Medicina Incl. | 285 MB | Windows 11/10/8.1/8/7
Descripción
Aproveche el poder de las estadísticas. Los datos están en todas partes, pero ¿realmente está aprovechando los suyos? Minitab Statistical Software puede analizar datos actuales y pasados ​​para descubrir tendencias, encontrar y predecir patrones, descubrir relaciones ocultas entre variables y crear visualizaciones sorprendentes para abordar incluso los desafíos y oportunidades más abrumadores. Con estadísticas potentes, análisis de datos líderes en la industria y visualizaciones dinámicas de su lado, las posibilidades son infinitas.

Continuar Leyendo

octubre
1
Datos Técnicos
SPSS Statistics v20.0.0 Multilenguaje (Español)
Spanish Incl. | Medicina Incl. | ~ 900 MB | 32 Bits & 64 Bits | Windows & Linux | NFO
Descripción
IBM SPSS Statistics es un completo conjunto de datos y herramientas de análisis predictivo fácil de utilizar para usuarios empresariales, analistas y programadores estadísticos.

IBM SPSS Advanced Statistics crea análisis más precisos y conclusiones más fiables cuando se trabaja con relaciones complejas.

IBM SPSS proporciona técnicas efectivas ante problemas reales en una gran variedad de disciplinas, incluidos la investigación médica, la fabricación, los productos farmacéuticos y los estudios de mercado. Ofrece técnicas avanzadas de análisis univariados y multivariados muy efectivas y sofisticadas, entre las que se incluyen:

  • Procedimientos de modelos lineales generales (GLM) y de modelos mixtos
  • Modelos lineales generalizados (GENLIN), que incluyen los modelos estadísticos más utilizados como la regresión lineal para respuestas distribuidas con normalidad, modelos logísticos para datos binarios y modelos loglineales para datos de recuento.
  • GENLIN también ofrece varios modelos estadísticos muy útiles a través de su propia formulación general de modelos.
  • Los procedimientos de las ecuaciones de estimación generalizadas (GEE) amplían los modelos lineales generalizados para acomodar datos longitudinales correlacionados y datos en clúster
  • Modelos mixtos lineales generalizados (GLMM) para utilizar con datos jerárquicos

Continuar Leyendo