数据分析与统计计算软件 DASC

DATA ANALYSIS AND STATISTICAL COMPUTATION 数据分析与统计计算软件DASC

模型菜单

武汉金雀数据科技有限公司出品

2010

一、数据预处理

数据整理：

排序；删除；截断；取整；转置；重排。

数据变换：

各列全变换；逐列变换；逐行变换。

数据中心标准化：

中心化；单位化；标准化。

按列加权求和；

按列函数计算；

换行换列；

计算同期比值；

按列挑选子集并显示图像(Wiley 1)；

数据折线图及散点图(Wiley 2)。

二、基本统计

观测摘要报告分析；

行列摘要报告分析；

频数分析：

整体样本；连续样本。

一般统计量；

区间估计：

单总体；双总体。

发生随机数：

标准正态分布 N(0,1)； 一般正态分布 N(μ, Σ) ；

卡方分布 χ2； t 分布；

F 分布； 对数正态分布；

Weibull 分布； 指数分布；

标准柯西分布； 贝塔Beta(2,2)分布；

均匀连续分布U(0,1)； 均匀离散分布(整数) ；

负二项分布； 几何分布；

超几何分布； 泊松分布。

给定分布的多条密度曲线：

多条正态分布密度曲线； 多条卡方分布密度曲线；

多条t 分布密度曲线； 多条F 分布密度曲线。

任意随机数的密度曲线与直方图饼图；

统计电子数表：

标准正态分布 N(0,1)； 一般正态分布 N(μ, Σ) ；

卡方分布； t 分布；

F 分布； 非中心卡方分布；

非中心 t 分布； 非中心 F 分布；

指数分布； 泊松分布；

贝塔 (β) 分布； 二项分布；

Fisher分布； 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫分布； 二维正态分布。

三、假设检验

一般正态分布的假设检验；

正态单总体均值与方差检验；

正态多总体均值与方差检验t 检验；

卡方检验；

二项检验；

游程检验；

Kolmogorov-Smirnov单样本检验；

两独立样本检验；

k个独立样本的检验；

两个相关样本的检验；

k个相关样本的检验；

数据异方差 BPG 检验；

数据异方差 White 检验（无交叉项）；

数据异方差 White 检验（有交叉项）；

两个回归方程差异显著性 Chow 检验；

四、回归分析

一般线性回归模型：

一元线性回归模型 (1)； 一元线性回归模型 (2) ；

多元线性回归模型（带常数项）； 多元线性回归模型 (不带常数项) ； 一元多项式回归模型； 多元多项式回归模型；

多元逐步线性回归模型。

虚拟变量线性回归模型：

横截面分析模型； 季节分析模型；

Logistic回归模型； Probit概率回归模型；

Tobit 回归模型。

曲线回归：

一元数据变换线性回归； 多元数据变换线性回归；

非线性回归：

指定函数非线性回归模型； 自编函数非线性回归模型； 增长曲线非线性回归模型； Logit增长曲线回归模型； 债券经久期加权计算。

非参数与半参数回归：

一元非参数回归；

小波回归与信噪分离；

线性半参数回归模型；

单指标半参数回归模型；

自建模半参数回归模型；

随机前沿面回归模型。

联立滞后回归：

联立方程联立性的 Hansman 检验； 间接最小二乘 ；

二阶段与三阶段最小二乘回归； 有限信息与完全信息的最大似然估计； 几何滞后与Koyck 变换。

有偏压缩回归：

交互投影迭代算法； 岭回归与岭迹图；

主成分回归； 原始配方回归；

评估回归模型最小二乘估计； 评估回归模型最大似然估计； 稳健回归。

Box-Cox 变换回归：

线性模型； 指定函数的非线性模型；

自写函数的非线性模型。

结构方程模型(CSI,PLS)：

美国顾客满意度结构方程模型；中国顾客满意度结构方程模型； 军队士气评估模型； 单总体指标汇总模型；

多层结构方程模型(CSI,PLS)。

五、生存分析

失效率计算；

浴盆曲线回归模型与分段WEIBULL 分布计算；

Weibull与指数分布拟合；

生命表分析；

Kaplan-Meier分析。

六、多元统计分析

方差分析：

单因素方差分析； 多因素方差分析；

无重复观测双因素方差分析； 等重复观测的双因素方差分析； 平衡不完全区组方差分析； 简单拉丁方试验的方差分析。 相关分析：

两两相关分析； 典型相关分析；

广义相关系数计算； 似不相关模型。

主成分分析：

使用原始数据； 使用协差阵或相关阵。

聚类分析：

聚类距离计算； 互动搜索(AID)聚类。

判别分析：

星座图判别分析； 逐步判别分析；

Fisher判别分析； Logit判别分析；

评估模型判别分析。

因子分析：

因子分析-(相关) ； 因子分析-(相似) ；

因子分析-(协差) ； 因子分析-(Q型) ；

对应分析；

信度分析；

多重响应分析：

变量交叉表分析； 变量集的频数分析。

七、时序分析

发生随机数：

发生自回归序列 AR 模型随机数；

发生移动平均序列 MA 模型随机数；

发生自回归滑动平均序列 ARMA 模型随机数；

发生一般时序随机数（趋势项＋周期项＋随机项），自写函数式； 发生ARCH(1)模型随机数；

发生ARCH(q)模型随机数；

发生GARCH(p,q)模型随机数。

数字滤波：

波特沃夫高通低通滤波； 5点、7点、9点数据平滑； 6种窗函数滤波； 中位数滤波；

卡尔曼滤波； 阿尔法贝塔伽马滤波； 相位、累积、平均滤波； 门栏滤波与递归滤波； 加权滤波与等权滤波。

谱分析：

时序自相关函数及其谱密度； 时序自协方差函数及其谱密度； 时序互相关函数及其谱密度； 时序互协方差函数及其谱密度； 已知自相关函数计算谱密度； 已知谱密度计算自相关函数。 平稳时序：

自回归模型的Box-Pierce,Ljung-Box 统计量；

AR(p)模型的Yule-Waker 方程与参数估计；

AR(p)模型的Levison 递推公式与偏相关系数；

AR(p)模型参数的最小二乘估计；

AR(p)模型的AIC 、BIC 定阶；

基于Yule-Walker 方程； 基于Levison 递推公式； 基于残差最小二乘；

向量自回归模型VAR 定阶；

向量自回归模型VAR 参数估计；

一阶移动平均模型MA ；

MA(q)模型基于残差最小二乘的参数估计；

MA(q)模型基于自协方差函数的参数矩估计；

MA(q)模型的AIC 、BIC 定阶；

ARMA(p,q)模型的参数估计；

基于Yule-Walker 方程； 基于残差LSE ； ARMA(p,q)模型的AIC 、BIC 的定阶；

基于Yule-Walker 方程； 基于残差最小二乘。 非平稳时序：

线性趋势项提取；

非线性趋势项提取；

一阶自回归单位根过程DF 检验；

高阶自回归单位根过程ADF 检验；

基于LSE 与单位根检验的协整参数估计与检验；

基于LSE 与单位根检验的协整秩计算与检验；

两个时间序列的误差修正模型；

多个时间序列的误差修正模型；

脉冲响应函数；

ARCH(1)模型参数估计；

ARCH(q)模型参数估计；

GARCH(p,q)模型参数估计。

多元时序与格兰杰检验.

八、图像

点状图像：

点图 Point； 8 点图 Point8；

16 点图 Point16； 彩点图 DeltaPoint； 三维点图 Point3； 形象点图 ImagePoint； 线点图 LinePoint。

线状图像：

折线图 Line； 多条折线图 Lines； 8 条折线图 Lines8； 箭头图 Arrows； 贝塞尔曲线图 Bezier； 等高线图 Contour。 面状图像：

表面图 Surface； 三角表面图 TriSurf； 金字塔图 Pyramid；

高低图 HightLow；

形状图 Shape。

柱状图像：

直方图 Bar；

连柱图 BarJoin；

容积图 Volume；

误差柱图 ErrorBar；

漏斗图 Funnel；

梁状图像：

进度图 Grantt；

圆形图像：

饼图 Pie；

气泡图 Bubble；

方形图像：

箱点图 BoxPlot；

日历图 Calendar；

网状图像：

雷达图 Radar；

风向频率图 WindRose；

瀑布图 Waterfall； 区域图 Area； 三维柱图 Bar3D； 形象柱图 ImageBar； 蜡烛图 Candle； 误差图 Errors； 柱图 Histogram。 横条图 HorizBar。 环形图 Donut； 时钟图 Clock。 箱点横图 BoxPlotH； 彩格图 ColorGrid。 极地图 Polar； 史密斯图 Smith。