Multi Variate Statistical Package - MVSP

O Software MULTI-VARIATE STATISTICAL PACKAGE realiza vários tipos de ordenações de autoanálise: análise de componentes principais (PCA), análise de coordenadas principais (PCO) e análise de correspondência / detrended correspondence (CA / DCA).

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Descrição do Software | Multi Variate Statistical Package - MVSP

MULTI-VARIATE STATISTICAL PACKAGE realiza vários tipos de ordenações de autoanálise: análise de componentes principais (PCA), análise de coordenadas principais (PCO) e análise de correspondência / detrended correspondence (CA / DCA). A MVSP também faz análise de correspondência canônica (CCA), uma técnica altamente popular em estudos ecológicos.

MVSP também pode realizar análise de cluster, usando 23 diferentes medidas de distância ou similaridade e sete estratégias de agrupamento. Uma opção de “clustering” dupla permite produzir dendrogramas de variáveis e casos em uma única etapa, juntamente com uma cópia da matriz de dados original, ordenada na mesma ordem que os dendrogramas. O agrupamento de restrições também pode ser executado, de modo que a ordem de dados de entrada original seja mantida. Os índices de diversidade podem ser calculados em dados ecológicos; Estes incluem os índices de Simpson, Shannon e Brillouin.

No MVSP número de casos e variáveis que podem ser analisados é limitado somente pela quantidade de memória disponível para o Windows (RAM e arquivo de permuta de disco rígido), até um máximo de 2 bilhões de casos e variáveis.

Características do MVSP

  • Fácil de usar, com interface moderna do Windows (barra de ferramentas configurável, menus de contexto, estrutura de menu simples).
  • Numerosas opções definidas pelo usuário que são automaticamente salvas para uso futuro.
  • Desktop economizável; Você pode salvar todos os resultados, gráficos e notas da sessão de análise atual para disco e, em seguida, restaurá-los mais tarde para retomar onde você parou.
  • Número ilimitado de variáveis e casos (restrita apenas pela memória do Windows disponível, incluindo a RAM e o arquivo de troca de disco rígido).
  • Manipulação da matriz de dados:
  1. Construído em editor de dados semelhante a planilha; Inclui capacidades de undo de vários níveis, remoção e inserção de linhas e colunas.
  2. Transposição da matriz.
  3. Transformação de dados, utilizando logaritmos para base 10, e, e 2, raiz quadrada, logratio de Aitchison para dados percentuais e padronização. Variáveis individuais podem ser selecionadas para transformação.
  4. Conversão a extensão através de formato para estudos estratigráficos.
  5. Pode atribuir casos individuais a grupos pré-designados; Estes são mostrados em resultados e gráficos.
  6. Mesclagem de vários arquivos de dados em um.
  7. Importação e exportação de dados; Lotus 1-2-3 e Symphony, Excel, Quattro, xBase, Paradox, SIMSTAT, texto simples e Cornell Ecology Programs.
  8. Processo de importação facilitado pelo uso da caixa de diálogo Importar visualização; Permite visualizar os dados importados e alterar opções para garantir resultados bem-sucedidos.

Análises:

  1. Fácil seleção de variáveis e casos a serem incluídos na análise; Sem necessidade de modificar os dados originais.
  2. Análise de Componentes Principais, com as seguintes opções: matriz de correlação ou covariância, análise centralizada ou não centrada, número de eixos a extrair definido pelo usuário, incluindo as regras de Kaiser e Jolliffe para autovalores médios, nível de precisão definido pelo usuário.
  3. Análise de Coordenadas Principais, realizada com as seguintes opções: usar qualquer tipo de matriz de similaridade de entrada, número de eixos definidos pelo usuário para extrair e nível de precisão.
  4. “Análise de Correspondência, com essas opções: “Hill’s detrending” por segmentos, escolha de Jacobi cíclico ou algoritmo de média recíproca, ponderação de “taxa” raro ou comum e escala para porcentagens, número de eixos definidos pelo usuário para extrair e nível de precisão, escolha de escalas alternativas para representar casos Versus variáveis.
  5. A análise de correspondência canônica é uma técnica altamente popular em estudos ecológicos para a incorporação de variáveis ambientais em uma ordenação de distribuições de espécies.
  6. Várias medições de similaridade e distância, incluindo “Euclidean”, “Euclidean” padrão, “Euclidean” padronizado, “Eureka” normalizado de “Euclidean”, métrico de Manhattan, métrico de Canberra, “Bray Curtis”, chord, chord quadrado, chi-quadrado, média e diferências médias de distâncias entre caráteres; correlação de Pearson e Classificação de ordem de coeficientes de correlação de Spearman; Percentual de similaridade, similaridade de Morisita modificada e coeficiente de similaridade geral de Gower; Sørensen, Jaccard’s, correspondência simples, Yule, Nei e Baroni-Urbani Buser’s coeficientes binários.
  7. Análise de clusters, com as seguintes opções: sete estratégias (UPGMA, WPGMA, mediana, centroide, Nearest Neighbourhood e Farthest Neighbourhood e variância mínima (Ward’s)), agrupamento restringido em que a ordem de entrada é mantida (e.g. estudos estratigráficos), ordem de entrada aleatória, produção de dendrograma integral. “Dual clustering” de variáveis e/ou casos enquanto uma matriz de dados ordenada esteja produzida; Permite que os padrões sejam vistos nos dados.
  8. Índices de diversidade, com as seguintes opções: Índices de Simpson, Shannon ou Brillouin, escolha da base logarítmica, uniformidade e número de espécies também calculadas.

Gráficos do MVSP

  1. Scatterplots (2-d e 3-d) das variáveis em dados brutos.
  2. Gráficos de box e whisker de dados brutos.
  3. Gráficos de dispersão (2-d e 3-d) dos resultados PCA, PCO e CA / CCA.
  4. Joint Plots (scatterplot de variáveis e casos ao mesmo tempo) para resultados CA / CCA.
  5. Euclidean biplots (scatterplot de casos com as variáveis plotadas como vetores) de PCA resultados.
  6. CCA biplots, com variáveis ambientais como vetores ou, para variáveis nominais, como centróides.
  7. Plotagem Scree de eigenvalues de PCA, PCO e CA / CCA resultados.
  8. Os pontos no scatterplot podem ser identificados clicando no ponto. Também pode ter rótulos aplicados a todos os pontos.
  9. Quando os casos são atribuídos a grupos, os diagramas de dispersão apresentam símbolos diferentes para cada grupo. Símbolos e cores usados são definidos pelo usuário.
  10. Dendrogramas de resultados de agrupamento (tanto gráficos como baseados em texto).
  11. Amplie os gráficos para visualizar áreas específicas mais de perto.
  12. Inteiramente customizável; Pode modificar fontes, títulos, cores, estilo de fundo, escala de eixo e posicionamento, tipo e cor do símbolo scatterplot. Todas as definições guardadas para utilização futura.
  13. Salvar gráficos como arquivos BMP ou WMF, ou copiar para a área de transferência do Windows para transferência para outros programas.

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