NMath Stats 4.0

NMath Stats: la herramienta de desarrollo definitiva para el análisis estadístico

Como desarrollador, sabe que el análisis de datos es una parte esencial de su trabajo. Ya sea que esté trabajando en una aplicación financiera, un proyecto de investigación científica o cualquier otro software que involucre el procesamiento de datos, necesita herramientas confiables que lo ayuden a entender los números.

Ahí es donde entra en juego NMath Stats. Este poderoso paquete de software contiene todo lo que necesita para realizar análisis estadísticos avanzados con facilidad y precisión. Desde estadísticas descriptivas básicas hasta modelos de regresión complejos y pruebas de hipótesis, NMath Stats lo tiene todo.

Echemos un vistazo más de cerca a lo que esta increíble herramienta puede hacer.

Estadísticas descriptivas

El corazón de cualquier análisis estadístico es la estadística descriptiva: la capacidad de resumir y analizar datos de manera significativa. Con NMath Stats, obtiene acceso a un conjunto completo de funciones para calcular todas las medidas estándar de tendencia central (media, mediana) y variabilidad (varianza, desviación estándar), así como medidas más avanzadas como asimetría y curtosis.

Pero eso es solo el comienzo. NMath Stats también incluye funciones para calcular percentiles, cuartiles, media geométrica, media armónica, ¡incluso valores de raíz cuadrada media (RMS)! Y si eso no es suficiente para sus necesidades, también hay muchas más funciones especializadas disponibles.

Distribuciones de probabilidad

Por supuesto, ningún análisis estadístico estaría completo sin las distribuciones de probabilidad, los modelos matemáticos utilizados para describir eventos aleatorios. Con la extensa biblioteca de funciones de distribución de NMath Stats (incluidas distribuciones normales/gaussianas), distribuciones de Poisson), distribuciones chi-cuadrado), distribuciones gamma), distribuciones beta), distribuciones t de Student), distribuciones F, distribuciones binomiales) distribución de Johnson familia) familia de distribución binomial negativa)), puede generar fácilmente archivos PDF/CDF/CDF inversos/momentos de variables aleatorias para cualquier tipo de distribución que necesite.

Funciones combinatorias

Además de los conceptos básicos de la teoría de la probabilidad como factoriales/factoriales logarítmicos/coeficientes binomiales/binomios logarítmicos/etc., NMath Stats también proporciona funciones combinatorias como cálculos factoriales logarítmicos que son útiles cuando se trata de números grandes o probabilidades que involucran combinaciones/permutaciones/etc.

Modelos de regresión

Cuando llega el momento de construir modelos predictivos basados ​​en sus conjuntos de datos o probar hipótesis sobre las relaciones entre las variables dentro de ellos, ¡la regresión lineal es a menudo un método de referencia! Pero no se preocupe si esto suena intimidante; Con las capacidades de regresión lineal múltiple de NMath Stat integradas junto con las opciones de regresión logística también, ¡estas tareas se vuelven mucho más fáciles que nunca!

Evaluación de la hipótesis

Una vez que tengamos nuestro(s) modelo(s) construido(s) usando varias técnicas tales como regresiones lineales o regresiones logísticas, etc., ¡querremos verificar de alguna manera su precisión/validez probando hipótesis contra ellos! Ahí es donde entran en juego las pruebas de hipótesis: pruebas z/pruebas t/pruebas F/ANOVA/RANOVA/pruebas de suma de rangos de Kruskal-Wallis/etc. Todas estas pruebas están incluidas en este poderoso conjunto de herramientas para que los desarrolladores puedan determinar rápidamente si sus ¡los resultados son estadísticamente significativos o no!

Regresión de mínimos cuadrados parciales y factorización de matrices no negativas

Para aquellos que requieren técnicas de modelado aún más avanzadas más allá de las simples regresiones lineales; ¡Los métodos de regresión de mínimos cuadrados parciales y factorización de matrices no negativas pueden ser justo lo que necesitan! ¡Estos algoritmos permiten a los usuarios una mayor flexibilidad al analizar conjuntos de datos complejos al reducir la dimensionalidad y al mismo tiempo mantener altos niveles de precisión en los análisis realizados con ellos!

Filtros de suavizado

A veces, los conjuntos de datos pueden contener ruido, lo que dificulta la extracción directa de información significativa; Los filtros de suavizado entran en juego aquí, lo que permite a los desarrolladores eliminar el ruido no deseado de sus conjuntos de datos, lo que hace que los análisis posteriores sean mucho más fáciles/más precisos en general.

Análisis de componentes principales y agrupamiento

Finalmente, los algoritmos de agrupamiento/análisis de componentes principales brindan otra forma de reducir la dimensionalidad y, al mismo tiempo, mantener altos niveles de precisión en los análisis realizados con ellos. Estos métodos permiten a los usuarios agrupar observaciones similares en función de las similitudes/diferencias encontradas dentro de los conjuntos de datos.

¡Versión de prueba gratuita disponible ahora!

Si todo esto suena demasiado bueno para ser verdad, ¿por qué no probar hoy mismo nuestra versión de prueba totalmente funcional? Tendrá acceso a todo lo mencionado anteriormente, además de la documentación del usuario/archivos de ayuda/ejemplos, por lo que realmente no hay nada que impida que nadie lo intente ahora mismo. Y una vez que esté satisfecho con su rendimiento, simplemente compre la versión completa y reciba el código fuente junto con las funciones antes mencionadas.