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GraphPad Prism集生物统计、化学统计、以及科技绘图于一身,其中医学所能用到的绘图需要它几乎都能满足。Prism 现在被各种生物学家以及社会和物理科学家广泛使用。超过110个国家的超过20万名科学家依靠 Prism 来分析,绘制和展示他们的科学数据。它也被本科生和研究生广泛使用。
Prism 9 新功能
将你的分析和绘图带向新的维度
新的分析:主成分分析(PCA)
新的分析:主成分回归(PCR)
新的图形:从多元变量数据绘制气泡图
新的图形:从t检验生成评估图
扩展的分析:多元t检验选项(配对,非参数,等等)
扩展的分析:从多元线性回归和多元逻辑回归中做插值
提升数据表列数上限
对多变量数据表的大量改进
自动向图形中增加多重比较结果(自动星标)
对所有分析做了改进
GraphPad Prism 9 核心新功能详解
1. 更高维度的数据!
Prism 9对多变量数据表进行了许多重大改进。使用标准结构可以分析更大的数据集,并执行新的和改进的分析,主要改进如下:
提高了数据列的上限 - 在每个数据表中最多输入1024列数据。
自动识别变量类型 - 将多变量数据表中的变量识别为连续值,分类值或标签值。
数据表可输入文本信息 - 直接以文本形式输入数据。无需将变量编码“0”和“1”,只需直接在数据表中输入例如“Male”和“Female”。
自动变量编码 - 输入您的数据,让Prism负责其余的工作。Prism会自动将分类文本变量编码为数值型哑变量。
2. 主成分分析(PCA)
注:上图以二维形式显示了PCA的图形示例。Prism中的PCA可以对数百个变量进行分析!
有时,收集的变量数量远远超过可供研究的受试者数量。看一下基因表达的研究,将受试者分为两组:治疗组和对照组,然后测量成百上千种不同基因的表达水平。可能只是变量太多而无法使模型适配数据。但是,简单的去掉一些变量不去分析,可能会导致丢失有价值的信息。选择一些要从分析中排除的变量只会丢掉可能有用的信息!PCA就是这样一种“降低维度”的技术,可以用它来减少所需变量的数量,但同时从数据中消除尽可能少的信息。
Prism 9的PCA还包括以下其他功能:
通过平行分析(以及Kaiser方法,总方差阈值方法等)来选择成分。
生成碎石图(Scree Plots)、分数图(Score Plots)和双标图(Biplots)。
自动准备PCA的结果,以进一步用于多元线性回归(PCR - 主成分回归)。
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