SigmaPlot-统计分析和科学制图软件

SigmaPlot 可帮助您快速创建精确的图形。使用新的图形属性用户界面,您可以选择左侧树中的属性类别,然后更改右侧的属性。更改会立即绘制成图形,如果您将光标移出面板,它就会变得透明,您无需离开面板即可看到更改的效果。

SigmaPlot -用于绘图和数据可视化

专为满足科学家、专业研究人员和工程师的需求而设计

凭借屡获殊荣的界面和直观的向导技术,可引导用户逐步完成图形创建和数据分析过程,SigmaPlot 提供了创建引人注目的图形和统计分析的灵活性,而这些图形和统计分析是基本电子表格软件无法实现的。

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概述

SigmaPlot 帮助您快速创建精确的图形

使用新的图形属性用户界面,您可以选择左侧树中的属性类别,然后更改右侧的属性。更改会立即绘制成图形,如果您将光标移出面板,它就会变得透明,您无需离开面板即可看到更改的效果。

超过 100 种 2-D 和 3-D 技术图表类型

从简单的二维散点图到引人注目的等值线图以及新的雷达图和点密度图,SigmaPlot 为您提供进行严苛研究所需的准确技术图表类型。而且,为了帮助您查看 3-D 数据中的相互作用,SigmaPlot 强大地渲染了多个相交的 3-D 格,并去除了隐藏线。有这么多不同的图表和图形类型可供选择,您总能找到数据的最佳视觉表示。

使用全局曲线拟合同时分析多个数据

当您想同时将一个方程拟合到多个数据集时,可以使用全局曲线拟合。所选方程必须恰好有一个自变量。可以使用各种数据格式从工作表或图表中选择数据集。您还可以指定每个方程参数相对于数据集的行为。可以将参数本地化为每个数据集具有单独的值,或者可以共享参数以对所有数据集具有相同的值。

全局曲线拟合向导在设计和操作上与回归和动态拟合向导非常相似。主要区别在于下面显示的额外面板,用于指定共享参数。

使数据可视化变得容易的绘图软件

图表创建从 SigmaPlot 屡获殊荣的界面开始。利用常用属性的功能区集合、图形、工作表和 告的选项卡式选择、鼠标右键支持和图形首选项。从图表工具栏的易于阅读的图标中选择要创建的图表类型。交互式图形向导会引导您完成图形创建的每一步。您可以立即获得引人注目的、出版质量的图表和图表。SigmaPlot 为您的技术数据制图、建模和绘图提供了比任何其他图形软件包更多的选项。

通过为每个图形创建多个轴、每个页面创建多个图形和每个工作表创建多个页面来比较和对比数据中的趋势。使用内置模板或您自己的页面布局以及 SigmaPlot 的 WYSIWYG 页面布局和缩放功能,在页面上准确排列多个图形。

自定义图表和图形的每个细节

SigmaPlot 提供了自定义图形的每个细节的灵活性。您可以添加轴中断、标准或非对称误差条和符 ;更改颜色、字体、线条粗细等。双击任何图形元素以启动图形属性对话框。通过将方程式、符 、地图、图片、插图或其他图像粘贴到您的演示文稿中,进一步修改您的图形、图表或图表。并选择抗锯齿以显示可在 PowerPoint? 演示文稿中使用的无锯齿平滑线条。

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功能特点

森林图

森林图是“meta分析”的一种形式,用于结合针对同一问题的多个分析。荟萃分析在统计上结合了每个有贡献的研究的样本,以创建一个比单个研究中的效应量更精确的整体汇总统计量。单个研究值及其 95% 置信区间显示为带有水平误差条的方形符 ,整体汇总统计量显示为宽度等于其 95% 置信区间的菱形。

核心密度

核心密度特征将生成对底层数据分布的估计。这应该与阶梯状直方图进行比较。与直方图相比,它具有优点(无柱)和缺点(计数信息丢失),应与直方图结合使用。它们可以同时创建。

带平均和标准误差条的点密度

均值加标准误差条计算、符 加误差条已添加到点密度图中。这增强了其他可能的点密度显示统计数据——均值、中位数、百分位数和箱线图。

新配色方案

实施了十种新的配色方案。三个例子如下所示:

反转图例顺序

您现在可以选择反转图例项目顺序。这为某些图形类型提供了更合乎逻辑的顺序。

重新排序图例项目

可以通过三种方式对图例项重新排序。如此处所示,您可以使用“图形属性”的“图例”面板中的向上/向下箭头控件向上或向下移动一个或多个图例项。更简单的是,只需选择图例中的项目并使用键盘向上和向下箭头键即可。或者选择图例项并使用鼠标光标将其拖动到新位置。

主成分分析 (PCA)

主成分分析 (PCA) 是一种通过逼近具有较少维数的数据来降低高维数据复杂性的技术。每个新维度称为主成分,代表原始变量的线性组合。第一个主成分解释了尽可能多的数据变化。每个后续的主成分都尽可能多地解释剩余的变化,并且与之前的所有主成分正交。

图形输出包括 Scree、组件加载和组件得分图。

直接标记

现在可以取消分组图例,并将单个图例项放置在适当的图旁边。标签将随图移动以保持相对于图的位置。由于标签与图相邻,因此现在更容易直观地识别每个图。

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同公司其它产品


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