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GraphPad Prism 9 for Mac v9.0破解版

  • 大小:42.3MB
  • 语言:英文
  • 类别:办公软件
  • 类型:国外软件
  • 授权:共享软件
  • 时间:2020/11/15
  • 官网:
  • 环境:MAC OS 10.11x, MAC OS 10.12x, MAC OS 10.13
  • 安全检测:无插件360通过腾讯通过金山通过瑞星通过

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GraphPad Prism是一款专为科学研究而创建的首选分析和图形解决方案。功能上软件就将生物统计学,曲线拟合(非线性回归)和科学绘图功能强大地结合在一起,让使用者们在使用时能够更加便捷轻松的完成组织,分析和绘制重复的实验图。而在这次的版本中,Prism9也有了新的变化哦,例如新版的软件对多变量数据表进行了许多重大改进,使得现在使用标准结构探索更大的数据集以及现在支持向图形添加新尺寸,用户们可以直接从原始数据,符号位置(X和Y坐标),大小和填充颜色的编码变量创建气泡图哦等等之类的,当然上述所述也支持软件中的小部分具体的还是需要用户们前往软件中进行查看。而对以上软件所提供的服务内容感兴趣的话,欢迎大家下载软件进行体验。
ps:本次带来的是Prism9 Mac破解版,该破解版采用的破解方式内置破解补丁,用户们安装完成后即算破解成功,为了防止一些用户们不是安装,下文中还给出详细的Prism9 Mac破解版安装教程哦,有需求的话可前往浏览参考。

新版说明

一、更高维度的数据!
Prism 9对多变量数据表进行了许多重大改进。使用标准结构探索更大的数据集,并通过以下改进执行新的和改进的分析:
1、增加的数据限制-在每个数据表中最多输入1024列数据
2、自动识别变量类型-将多变量数据表中的变量识别为连续值,分类值或标签值
3、数据表中的文本信息-直接以文本形式输入数据。无需编码“ 0”和“ 1”之类的变量,只需直接在数据表中输入“ Male”和“ Female”
4、自动变量编码-输入您的数据,让Prism负责其余的工作。Prism会自动将分类文本变量编码为数字“虚拟”变量

二、主成分分析(PCA)
有时,收集的变量数量远远超过可供研究的学科数量。考虑基因表达研究,其中从分为两组的受试者中测量了成百上千种不同基因的表达水平:治疗组和对照组。可能仅仅是变量太多而无法使模型适合数据。但是,选择一些要从分析中排除的变量只会丢掉可能有用的信息!PCA是一种“降维”技术,可用于减少所需变量的数量,同时从数据中消除尽可能少的信息。
PCA中可用的其他功能包括:
1、通过平行分析(以及Kaiser方法,总方差阈值方法等)选择组件
2、碎石图,分数图和双线图的生成
3、自动准备PCA结果以进一步用于多元线性回归(主成分回归)

三、向图形添加新尺寸
直接从原始数据,符号位置(X和Y坐标),大小和填充颜色的编码变量创建气泡图。请注意,可以使用分类(分组)或连续变量来定义符号颜色和符号大小。
在此图上,超过100个国家/地区显示为单个圆圈。每个圆圈的X坐标代表该国的GDP(PPP),而Y坐标代表出生时的平均预期寿命。每个符号的大小与其所代表的国家的人口成比例(两个最大的符号分别代表中国和印度)。最后,每个符号的颜色代表该国家所在的大陆。在这种情况下,此最终变量(颜色)是分类变量,但气泡图中的颜色也可以由连续变量定义:在该图中,符号的X坐标,Y坐标和大小与以前相同。但是,现在该符号的颜色连续不断地代表该国家每1000个人的出生率。棱镜现在还具有内置的半透明配色方案,以便可以更清晰地看到重叠的符号。

四、自动将多个比较结果添加到图形!
只需执行多个成对比较的适当分析即可。然后单击一次以将这些结果自动添加到图形中。要自定义这些行和星号,只需再次单击工具栏按钮。调整数据或分析,图形上显示的结果将自动更新。但是请记住,P值只是故事的一部分。别忘了报告效果估算值(例如,均值差异为95%置信区间!)

五、使用估计图更好地可视化T测试结果
在测试中执行,Prism现在将自动创建结果的估计图。在此图上,两组的原始数据都将绘制在左侧的Y轴上。在右边的Y轴上,将绘制组均值的差及其95%置信区间。该可视化提供的信息比单独的P值还多,因为它不仅显示了95%CI是否包含零(如果95%CI包含零,则P值将大于0.05;它还显示了95%CI的宽度)。如果95%CI不包括零,则P值将小于0.05)

Prism9 Mac破解版安装教程

1、挂在下载的dmg文件,得到如下内容,然后将Prism9拖放至Applications当中进行安装

2、软件安装完成即可无限制使用软件中所有服务,由于软件是内置破解的缘故,因此没有额外的破解过程

软件功能

1、统计比较
配对或非配对 t 检验。 报告 P 值和置信区间。
通过多重t检验分析自动生成火山图(注意与P值的不同)。
非参数 Mann-Whitney 检验,包括中位数差值的置信区间。
用于比较两组的 Kolmogorov-Smirnov 检验。
含中位数置信区间的 Wilcoxon 检验。
一次执行多个 t 检验,使用错误发现率(或 Bonferroni 多重比较)选择哪些比较是需要进一步研究的新发现。
进行普通或重复测量方差分析,然后进行 Tukey、Newman-Keuls、Dunnett、Bonferroni 或 Holm-Sidak 多重比较检验,趋势后验或 Fisher 最小显著性检验。
在不假设群体具有相同标准偏差的情况下,使用 Brown-Forsythe 和 Welch 方差分析进行单因素方差分析,然后进行适当的比较检验(Games-Howell、Tamhane T2、Dunnett T3)
许多多重比较测试都伴随着置信区间和多重性调整的P值。
进行 Greenhouse-Geisser 校正,因此重复测量的单向、双向和三向方差分析不必假设结果呈球形分布。 选择此项时,多个比较检验也不必假设呈球形分布。
含 Dunn 后验的 Kruskal-Wallis 或 Friedman 非参数单向方差分析。
Fisher 精确检验或卡方检验。 计算含置信区间的相对风险和优势比。
对即使在某些后验中仍缺少数值的数据进行双向方差分析。
对一个或两个因素进行重复测量的数据进行双向方差分析。 Tukey、Newman-Keuls、Dunnett、Bonferroni、Holm-Sidak 或 Fisher LSD 多重比较检验主要和简单效应。
三向方差分析(限制在其中两个因素中的两个级别,和在第三个因素中的任意数量的级别)。
使用混合效应模型(类似于重复测量方差分析,但能够处理丢失的数据),分析重复测量数据(单向、双向和三向)。
Kaplan-Meier 生存分析。 应用对数秩检验(包括趋势检验)比较曲线。
使用嵌套 t 检验或嵌套单向方差分析比较嵌套数据表中的数据(使用混合效应模型)。
2、非线性回归
拟合我们的 105 个内置方程式之一,或输入您自己的方程式。 现在包括生长方程族: 指数生长、指数平台、Gompertz、Logistic 和 beta(先增长后衰减)。
输入微分或隐式方程。
输入用于不同数据集的方程。
全局非线性回归 – 在数据集之间共享参数。
强大的非线性回归功能。
自动识别或消除离群值。
使用额外的平方和 F 检验或 AICc 比较模型。
比较数据集之间的参数。
应用约束。
通过几种方法差分权重,并评估加权方法的效果。
接受自动初始估计值或输入您自己的值。
在指定的X值范围内自动绘制曲线图。
使用参数 SE 或 CI 量化拟合精度。 置信区间可为对称性(传统上)或不对称性(更准确)。
应用 Hougaard 偏度量化不精确的对称性。
绘制置信度或预测带。
检验残差的正态性。
运行或复制模型充分性检验。
报告协方差矩阵或依赖集。
从最佳拟合曲线中轻松插入数据点。
将直线拟合到两个数据集,并确定交点和双方斜率。
3、列统计
计算描述性统计: 最小值、最大值、四分位数、均值、标准差(SD)、标准误(SEM)、置信区间(CI)、变异系数(CV)、偏度、峰度。
含置信区间的均值或几何均值。
频率分布(从 bin 到直方图),包括累积直方图。
通过四种方法进行正态性检验(新功能: Anderson-Darling)。
对数正态性检验,以及从正态(高斯)与对数正态分布中取样的可能性。
创建 QQ 图作为正态性检验的一部分。
单样本 t 检验或 Wilcoxon 检验,用于对柱均值(或中位数)和理论值进行比较。
使用 Grubbs 或 ROUT 方法鉴别异常值。
分析批量 P 值,应用 Bonferroni 多重比较或 FDR 方法识别“重大”研究结果或发现。
4、简易的线性回归和相关性
计算含置信区间的斜率和截距。
强制回归线穿过指定点。
拟合以复制 Y 值或均值 Y。
应用运行测试来检验线性度偏离。
用四种不同方式(包括 QQ 图)计算和绘制残差图。
比较两条或更多条回归线的斜率和截距。
沿标准曲线插入新点。
Pearson 或 Spearman(非参数)相关性。
5、广义线性模型(GLM)
使用新的多变量数据表生成多个自变量与单个因变量的相关模型。
多元线性回归(当Y连续时)。
泊松回归(当Y计数时;0,1,2,...)
逻辑回归(当Y为二进制时;是/否、通过/失败等)。
6、临床(诊断)实验室统计
Bland-Altman 图。
受试者工作特征(ROC)曲线。
Deming 回归(II 型线性回归)。
7、模拟
模拟XY、列或列联表。
重复模拟数据的分析,作为 Monte-Carlo 分析。
根据选择或输入的方程式和您选择的参数值绘制函数图。
8、其他计算
曲线下面积,含置信区间。
转换数据。
标准化。
鉴别异常值。
正态性检验。
转置表格。
减去基线(以及合并列)。
将每个值计算为其行、列或总计的分数。

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