☆ 1、如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
      ☆ 2、在課程結束之后,授課老師會留給學員手機和E-mail,免費提供半年的課程技術支持，以便保證培訓后的繼續消化；
      ☆3、合格的學員可享受免費推薦就業機會。
      ☆4、合格學員免費頒發相關工程師等資格證書，提升您的職業資質。

• STATGRAPHICS Centurion是為那些想要做數據分析而又撥不出周末時間來學習統計工具包的人量身定做。是一款專業的數據分析工具。它支持各種文件格式的數據導入，并且根據科學家的計算方法對這些數據進行處理，用戶也可以及時更新數據量，讓用戶對市場了如指掌。它包含150種以上統計程序，從敘述統計一直到實驗設計都有。你不需要有任何統計基礎就可以完成統計圖表。 每一個程序都有StatWizard和StatAdvisor的工具可以協助您快速上手。STATGRAPHICS Centurion 18是Statpoint公司新推出的旗艦數據分析和可視化產品，結合了多種科學的分析計算，運用方差分析、多元化分析、圖表分析、概率分析等為用戶提供了全方位的數據分析模式。
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• STATGRAPHICS Centurion 特色
• STATGRAPHICS擁有以下幾點競爭優勢：
  StatWizard —StatWizard協助用戶針對數據選擇是當分析工具。使用者可以利用描述性統計或是讓精靈根據您的數據類型進行分析。
  StatAdvisor—StatAdvisor能檢定您統計結果的顯著性。使用者只需要透過一兩個簡單步驟，就可以得到分析結果。
• StatLink—StatLink 鏈接單一或多個數據到您的分析程序中，讓用戶隨時更新數據庫。另外，用戶也可以輕松輸入資料，例如：Microsoft Access or Excel。
  Six Sigma Toolbox —STATGRAPHICS具有實施六標準偏差的完整工具。 工具箱也具備六標準偏差DMAIC范例。
  StatGallery—StatGallery可將所有圖型放置在同一畫面下，以幫助用戶比較不同數據。
  StatReporter—StatReporter組織您的研究結果成為出版品。您可以將成果輕松放入報告中，并存成RTF格式以置入Microsoft Word。
  StatPublish—本功能讓您輸出數據到網頁中。本功能可自動在HTML網頁嵌入圖型。
  StatFolios—StatFolio可儲存您所有分析在同一個檔案中，所以您可以在隨時修正資料。當輸入的數據改變，結果也會跟著自動更正。
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• 選擇STATGRAPHICS Centurion的六大理由：
  
• 1)時間就是金錢. STATGRAPHICS的接口和動態數據處理，您可縮短大量的數據處理時間。
  2) 統計不應該成為研究障礙. StatAdvisor清楚且簡潔的解釋統計輸出
  3)大多數的數據不是來自于教科書 STATGRAPHICS是被設計來使用在教室外的，因為數據不全然是標準常態、獨立。
  4) 圖型不只是結果，應該是研究的方向. 如果您利用STATGRAPHICS制作圖型，將圖型整合成分析的一部份，圖型的呈現效果總是超過表格呈現。
  5) 能分享的知識才是動力. StatReporter 轉換您的研究成果到其他的應用程序上或是輸出成RTF或HTML格式。
  6) 達成六標準偏差質量的清晰思路 唯有STATGRAPHICS能提供工具將數據轉成知識，讓知識協助企業達成更高利潤。
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• Statgraphics Centurion18是一款全面的Windows桌面產品，用于統計分析，數據可視化和預測分析。它包含260多個程序，涵蓋了廣泛的數據分析技術。Statgraphics 18具有易于使用的GUI，無需學習復雜的命令語言。對從業者特別有幫助的是StatAdvisor，它以適合向非統計學家呈現的方式解釋統計分析的結果。
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• Statgraphics 18的增強功能：
• 一種用于處理大數據的新文件格式。64位版本現在可以分析包含超過1億行的數據集。
• 9個用于動態數據可視化的新型交互式Statlet，包括向日葵圖，人口金字塔，風玫瑰和小提琴圖。
• 改進的人口統計地圖，支持SHP文件。
• 用于訪問R庫以使用分類和回歸樹，文本挖掘，多維縮放，任意刪失數據以及使用X-13ARIMA-SEATS進行季節性調整的對話框驅動程序。
• 在其他十幾個新的統計程序，包括正交回歸性分析和非劣效性試驗，正交回歸，能力控制圖，多元容忍區間，多變量正態性檢驗以及對多元正態分布隨機數生成。
• DOE向導中心的權威篩選設計。
• 一種新的網絡安裝程序，允許用戶檢查個人計算機上使用的座位。
• 對過程能力分析程序進行了大量改進，以實施Neil W.Polhemus博士在新書中描述的方法，過程能力分析：估算質量將由Chapman和Hall/CRC出版社于2017年12月出版。
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• 新功能和增強功能：
• 1.statlet屬性能力分析
• 此statlet使用屬性數據執行功能分析。如果一個項目可能有多個不合格，則數據可能包含樣本中不合格項目的數量或不合格的總數。該分析基于二項式或泊松分布。Statlet將計算參數估計和置信限度或上置信界，能力指數和DPM。分析可以基于經典或貝葉斯方法。
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• 2. 大數據
• 為了處理大數據，已經開發了一種稱為Statgraphic Big Data文件的特殊文件類型。這些文件的擴展名為sgb而不是.sgd。它們與標準Statgraphics數據文件有兩種不同的區別：
• 它們以二進制格式而不是文本存儲數字數據。這避免了在將每個數據值讀入程序時將其轉換為數字的步驟。
• 數據按列而不是逐行存儲。這可以顯著縮短將各列讀入內存時的執行時間。
• 使用SGB文件，Statgraphics能夠分析由百萬條記錄和數千列組成的數據集。SGB文件只能由64位版本的Statgraphics 18訪問。
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• 3. 雙變量密度小數
• 雙變量密度統計顯示數字數據的2列所估計的密度函數。它使用二維等高線或三維高線圖或三維頻率直方圖。2個變量的聯合分布可以假設為多元正態或使用非參數方法估計。
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• 4. 蝶形圖
• 這個蝶形圖比較2個屬性的數據樣本。它由2套桿顯示每個樣本的頻率分布在一組類
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• 5. 能力控制圖
• 本程序構建檢測能力指標如C II期統計過程控制圖P和CPK。鑒于這一過程能夠滿足規定的要求的基于可變數據的分析，這些圖表監控持續符號這些要求。
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• 6. 能力控制圖設計Statlet
• 這個新的Statlet幫助分析師確定構建能力控制圖時應該有多大的樣本。能力控制圖表監控已顯示穩定且能夠產生少量不合格的結果的過程。
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• 7. 分類和回歸樹
• 分類和回歸樹過程實現機器學習來預測從數據觀測。它創建了兩種形式的模型：分類模型和回歸模型。通過創建來構建模型，其中每個節點對應于二元決策。鑒于一個特定的觀察，一個人沿著樹枝向下行進，直到找到終止葉子。樹的每個葉子與預測的類或值相關聯。
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• 8. Definitive Screening Designs
• 實驗設計向導中增加了一種新型實驗設計。被稱為“Definitive Screening Designs”的這些設計是小型設計，能夠估計涉及線性和二次效應的模型，盡管二階相互作用部分與它們自身和二次效應混淆。此外，6個或更多因素的設計會陷入設計中，這些設計可以估計任何3個因子的完整二階模型（包括相互作用）。
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• 9. 人口統計地圖展示圖
• 此新Statlet旨在說明位置統計信息隨時間的變化。在p個時間段期間給定K個位置中的每個位置處的數據，程序生成動態顯示，其中出了數據在每個位置處的變化。使用氣泡繪制每個位置的數據，氣泡的大小與觀察到的數據值成比例。SHP文件現在也可用于繪制邊界。
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• 10. 鉆石圖
• 該鉆石圖繪圖過程創建用于示出一個單一的定量變量的曲線圖，具有用于總體平均值的置信區間一起樣本觀測。一個單獨的程序繪制了多個菱形圖以用于分組數據。
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• 11. 任意截尾數據的分布擬合
• 該程序分析其中一個或多個觀察結果未確切知道的數據。特別是，觀察可能是右刪失，左刪失，間隔刪失或所有三種類型的組合。該過程計算摘要統計，擬合分布，創建圖形，并計算生存函數的非參數估計。
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• 12. 甜甜圈圖
• 圓環圖時餅圖的替代品。除了中心被移除外，它類似于餅圖。
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• 13. 等效性和非劣效性測試
• 添加了四個新程序來證明等效性（雙面）或非劣效性（單側）。它們用于比較2個獨立均值，比較2個配對均值，將單個均值與目標值進行比較，并分析2×2交叉研究的結果。與旨在證明一種方法優于另一種方法的標準假設檢驗不同，等效檢驗旨在證明兩種方法具有基本相同的均值。
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• 14. 熱圖
• 該程序顯示了兩個分類因子的所有組合的定量變量的分布。如果2個因子中的一個代表時間，則可以使用地圖輕松查看變量的演變。梯度色標用于表示定量變量的值。
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• 15. Likert Plot
• 這個程序顯示了一個定量變量在2個分類因素的所有組合上的分布。如果這兩個因素中的一個代表時間，那么使用地圖可以很容易餓查看變量的演變。漸變色階用于表示定量變量的值。
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• 16. 蒙特卡羅模擬-靈敏度龍卷風圖
• 該圖顯示了每個輸入變量在響應超過其概率分布的指定百分比時的響應，其中所有其他變量保持在其中值。變量按其整體效果從上到下排序。
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• 17. 多維標度
• 這個多維標度程序的目的是在一個低維空間的多元數據顯示。給定一個N由N每隊之間的距離矩陣N多元的意見，對這些意見，保持它們之間的距離盡肯能的低維表示的程序搜索。主要輸出是在低維空間中的點映射（通常2或3維度）使用“cmdscale”和“isoMDS”函數由R執行計算。
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• 18. 多元正態隨機數
• 此過程從涉及多達12個變量的多元正態分布生成隨機數。用戶輸入可變裝置，標準偏差和相關矩陣。生成隨機樣本，可以將其保存到Statgraphics數據手冊中。
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• 19. 多變量正態性檢驗
• 此過程測試一組隨機變量是否可以合理的來自多元正態分布。它包括Royston的H檢驗和基于每個觀察距樣本質心的平方距離的卡方圖的測試。
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• 20. 多變量容差限制
• 所述多元公差極限過程創建用于包含一個以上的變量的數據統計公差極限。它包括一個容差區域，該區域以100（1-a）%置信度限制選定的p%人口，它還包括使用Bonferroni方法對每個變量的聯合同時容差限制。假設數據時來自多變量正態分布的隨機樣本。通常將變量容差限制與多個變量的規范進行比較，以確定大多數人口是否在規范內。
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• 21. 正交回歸
• 該程序旨在構建一個統計模型，描述單個定量因子X對因變量Y的影響，同時觀察到X和Y都有誤差。27種線性和非線性模型中的任何一種都可以適合。
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• 22. 人口金字塔statlet
• 這個人口金字塔statlet設計比較人口統計分布（或相近）2組之間。它可用于在一個單一的時間點顯示，分布，或它可能會顯示在一個動態的方式改變的時間。
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• 23. 色帶情節
• 這種用于顯示響應表面的新方法已添加到各種程序中，包括DOE向導。
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• 24. 向日葵的情節statlet
• 這個向日葵的情節statlet用于顯示的XY散點圖時觀測值的數目是大的。為了避免過度繪制具有大量數據的點符號的問題，使用向日葵形狀的字形來顯示XY空間的小區域中的觀察數量。
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• 25. 文本挖掘
• 新的對話框驅動過程使用Statgraphics到R接口來實現使用tm庫的文本挖掘。您可以動多個文本文檔中提取信息，或分析已加載到Statgraphics數據表中的字符數據列。
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• 26. 時間序列基線圖
• 此過程按順序繪制時間序列，標識超出下限/或上限的點。它被廣泛用于繪制月度數據，如OceanicNin/oIndex。
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• 27. 龍卷風圖
• 這個龍卷風圖比較2個屬性的數據樣本。它由2套桿顯示每個樣本的頻率分布在一組類。
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• 28. 三元密度statlet
• 這個三元密度statlet顯示3列數據密度函數估計。它使用一個三維等值線圖或三維網格圖。這3個變量的聯合分布可以被假定為是多元正常或使用非參數估計方法。
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• 29. 小提請圖表
• 這個小提請的情節statlet顯示為一個單一的定量樣品結合使用的盒狀圖和非參數密度估計的數據，這是非常有用的用于可視化的概率密度函數的形狀的人口從該數據來。一個單獨的程序塊多小提琴情節分組的數據。
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• 30. 風玫瑰statlet
• 這個風玫瑰statlet在圖形圖顯示數據，描述變量風速、風向頻率分布。它可用于在一個單一的時間點顯示的分布，或它可能顯示在動態的改變的時間。
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• 31. X-13ARIMA-SEATS
• 該程序使用美國人口普查局目前采用的程序對時間序列數據進行季節性調整。作為程序的一部分，時間序列被分解為3個部分：趨勢周期，季節性和隨機性。每個組件可以單獨繪制或保存，以及季節性調整的數據。季節性調整計算由R中的“季節性”包執行。