Neu in Version 19

Highlights

Big Data:

Version 19 besitzt erweiterte Möglichkeiten, um mit Big-Data-Datenvolumen zu arbeiten. Dafür wurde ein neues Dateiformat *.sgb entwickelt, welches mit mehreren Millionen Zeilen und mehreren tausend Spalten effizient arbeiten kann. Die spezielle Datei-Struktur reduziert die Zugriffszeiten auf Big Data drastisch und stellt z.B. gewünschte Streudiagramme ohne Zeitverzug in Form von Hexagon-Diagrammen dar.

Schnittstelle zu R:

Dialoggestützte Nutzung von R-Programmen aus Statgraphics heraus. R-Scripte können auf diese Weise automatisch erstellt und verschiedene Libraries gewählt werden. Das betrifft z.B.. Klassifikations- und Regressionsbäume, Multidimensionale Skalierung u.a.

Text-Mining:

Analysiert Dokumente um herauszufinden, wie häufig bestimmte Begriffe auftreten, unter Nutzung eines R-Programmes. Das ist heutzutage von entscheidender Bedeutung für Analysen von quasi unstrukturierten Big-Data-Materialien wie E-Mails, Videos u.a.

Moderne Datenvisualisierungsverfahren:

Version 19 enthält viele neue Prozeduren zur Visualisierung: dynamische Bevölkerungspyramiden, Windrosendiagramme, Tornado- und Butterfly-Diagramme, Likert-Diagramme, Wärmebild-Diagramme und viele andere.

Erweiterte Prozessfähigkeitsanalysen:

Neue Prozeduren für die Analyse von nicht-normalverteilten Daten, multivariate statistische Toleranzgrenzen, Fähigkeits-Regelkarten, für die Bestimmung des notwendigen
Stichprobenumfanges und für Bayessche Schätzungen.

Äquivalenz- und Nichtüberlegenheitstest:

Neue Prozeduren zum Vergleich zweier Mittelwerte für unabhängige und gepaarte Stichproben, zur Analyse von 2×2-crossover-Studien und zum Vergleich eines Mittelwertes mit einem Vorgabewert.

Neues Installationsverfahren:

Neue Option zur Deaktivierung einer Lizenz und Verwendung an einem anderen Computer oder zum temporären Checkout von Lizenzen aus Netzlizenzen für Reisezwecke o.ä.

Zusammenfassung aller Neuerungen in Version 19

Datenmanagement

Big Data – neues Dateiformat zum effizienten Arbeiten mit sehr großen Datenmengen (mehrere Millionen Zeilen)

Datentyp „zensiert numerisch“ – zur Darstellung von links-, rechts- und intervall-zensierten Daten

Datentyp „Währung“ – zur Darstellung von Währungsdaten mit Dollar-, Euro-, Pfund- und Yen-Symbol

Daten- und Kodespalten erzeugen (Menü Bearbeiten) – Datenkonvertierung in Messwert- und Kodespalten für Prozeduren wie z.B. Mehrfaktorielle Varianzanalyse

Neue Operatoren – 17 neue Operatoren (Funktionen) für Ausdrücke in Statgraph

Grafiken

Rhombus-Diagramme – Punktdiagramm mit einem Rhombus, welcher ein Konfidenzintervall für den Mittelwert der Daten verkörpert

Ringdiagramm – neu als Alternative zum Kreisdiagramm

Wärmebild-Diagramm – zeigt die Verteilung quantitativer Größen in Bezug auf zwei kategoriale Faktoren

Hexagon-Diagramm – automatische Anwendung für Big Data anstelle von Streudiagrammen

Likert-Diagramm – zeigt Daten an, die auf einer Likert-Skala erfasst wurden

Farbband-Diagramm – neuer Diagrammtyp zur Darstellung von Wirkungsflächen

Zeitreihen-Basis-Diagramm – zur Darstellung von Daten mit oberer und unterer Warngrenze

Tornado- und Butterfly-Diagramm – zum Vergleich von zwei Stichproben kategorialer Daten

Regressionsmodelle – neue Option zum Einfärben der Bereiche zwischen den Konfidenz- und Vorhersagegrenzen im Diagramm des angepassten Modells

Konturendiagramme – neue Option zum Beschriften der Konturlinien

Demografische Karte – unterstützt jetzt auch SHP-Dateien (Shape Files) für Geodaten

Systemoperationen

Installation – neue Option zum Deaktivieren des Programms (der Lizenz) und Übertragen auf einen anderen Computer

Netzinstallation – neue Option zum temporären Checkout von Lizenzen

R-Interface – verbesserte Konfiguration des Zugriffs auf die statistische Programmiersprache R

„Analyse wiederholen für…“ (Menü Bearbeiten) – Wiederholen einer statistischen Analyse für mehrere Datenspalten

Versuchsplanung und SPC

Statlet Prozessfähigkeit für attributive Merkmale – klassische und bayessche Herangehensweise

Fähigkeitsregelkarten – für Cp, Cpk sowie Rate und Anteil von fehlerhaften Elementen

Definitive Siebpläne – neuer Versuchsplantyp bei Siebplänen zur Modellanpassung mit quadratischen Gliedern

Multivariate Fähigkeitsanalyse – neue Option für Bootstrap-Konfidenzintervalle

Multivariate Toleranzgrenzen – verwendet elliptische Bereiche oder einen Bonferroni-Zugang

x-quer/R-Karte – jetzt auch für Untergruppen mit mehr als 100 Beobachtungswerten verfügbar

Neue Statlets

Demografiekartenvisualisierer – dynamische Visualisierung von Veränderungen nach Standorten

Bevölkerungspyramide – dynamische Visualisierung von komparativen Änderungen in Populationen

Sunflower-Diagramm – für Big Data, wobei Sonnenblumen für übereinanderliegende Punkte angezeigt werden

Trivariate Dichte – zur Anzeige von mehrdimensionalen Verteilungen für drei Variable

Violin-Diagramm – verbindet Box-Whisker-Plots mit nichtparametrischen Dichteschätzungen

Windrosen-Diagramm – dynamische Visualisierung von Veränderungen in Windgeschwindigkeit und Windrichtung über der Zeit

Weitere neue statistische Prozeduren

Klassifikations- und Regressionsbäume – neue Algorithmen des maschinellen Lernens (unter Verwendung von R-Libraries)

Verteilungsanpassung für beliebig zensierte Daten – für links-, rechts- und intervall-zensierte Daten (unter Verwendung von R-Libraries)

Äquivalenz- und Nichtüberlegenheitstest – Vergleich zweier Mittelwerte für unabhängige und gepaarte Stichproben, zur Analyse von 2×2-crossover-Studien und zum Vergleich eines Mittelwertes mit einem Vorgabewert

Multidimensionale Skalierung – bildet multivariate Daten in niedriger-dimensionalen Räumen ab (unter Verwendung von R-Libraries)

Multivariate normalverteilte Zufallszahlen – erzeugt Zufallszahlen mit festgelegten Abhängigkeiten

Test auf multivariate Normalverteilung – überprüft, ob Daten aus einer multivariaten Normalverteilung stammen können

Orthogonale Regression – passt Regressionsmodelle an, wobei zufällige Fehler sowohl für Y als auch für X angenommen werden

Textmining – Durchsuchen von Dokumenten nach Begriffen und Erzeugung von Wordclouds (unter Verwendung von R-Libraries)

X-13ARIMA-SEATS saisonale Anpassung – für Zeitreihendaten (unter Verwendung von R-Libraries)

Erweiterungen an bisherigen Prozeduren

Automatische Vorhersage von Zeitreihenmodellen – Ljung-Box-Test für die Autokorrelation der Residuen

Bivariate Dichte – legt Punkte und bivariate Dichtekonturen übereinander

Box-Whisker-Plot – zeigt optional einen Rhombus für das Konfidenzintervall des Mittelwertes an

Prozessfähigkeitsanalyse für metrische Daten – neue Option zur Anpassung von Johnson-Kurven

Monte-Carlo-Simulation allgemeiner Simulationsmodelle – neues Tornado-Diagramm der Sensitivität

Analyse von Untergruppen – neues Perzentil-Diagramm sowie Tabelle der Perzentile nach Untergruppen

Chi-Quadrat-Tests (Menü Bearbeiten-Voreinstellungen) – Option zum Festlegen der minimalen Klassen-Häufigkeiten (vor dem Zusammenlegen von Klassen)