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En effet, sur le club, vous pouvez vous exhiber en toute tranquillité et publier vos photos, vidéos, histoires érotiques. Le module anova/manova ne contient qu'une partie des fonctionnalit?s propos?es dans le module Mod?le Lin?aire G?n?ral et peut r?aliser des analyses de variance univari?es et multivari?es sur des plans factoriels avec ou sans mesures r?p?t?es (ce module peut traiter. Ces possibilit?s peuvent ?tre utilis?es ? la fois pour construire les intervalles de confiance sur les valeurs telles que la puissance du test ou les tailles d'?chantillons, permettant ainsi ? l'utilisateur de construire ? partir de donn?es issues d'une ?tude particuli?re. En outre, vous pouvez représenter les profils de chaque variable de réponse individuelle sur un même graphique avec les intervalles de confiance. Si une estimation de l'erreur pure est disponible, le programme va effectuer un test de manque d'ajustement global ; si le plan contient des points centraux, le programme réalise un contrôle global de courbure. Des menus pour personnaliser l'étendue des graphiques sont immédiatement disponibles, ce qui vous permet de définir délimiter la zone à étudier et de produire rapidement plusieurs graphiques à la suite. Elles permettent de manipuler des plans non équilibrés et incomplets, et donnent à l'utilisateur un contrôle total sur le choix des modèles à ajuster aux données.

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Les contraintes sont traitées de façon séquentielle et les contraintes inutiles sont ises en évidence et écartées. Outre, le large choix de distributions disponibles dans tous les modules de statistica, le module Puissance de Test offre des procédures spécifiques particulièrement utiles pour réaliser des calculs de puissance de test. L'utilisateur peut également demander à représenter toutes les observations individuelles pour les échantillons sélectionnés (ou tous les échantillons). Ces plans peuvent être améliorés en ajoutant des points intérieurs et un barycentre. Voir aussi la section sur les Statistiques de Blocs, ci-dessus, et la description des modules Analyse Log-Linéaire et Analyse des Correspondances (tous deux proposés dans le produit complémentaire statistica Statistiques Avancées ). Puissance de Test L'utilisation du module Puissance de Test lors de la conception et l'analyse de vos problèmes de recherche, vous assure de toujours utiliser vos ressources le plus efficacement possible. Outre le critère habituel de recherche de "minimum d'aberrations vous pouvez aussi choisir le critère du "maximum non confondus" qui permettra de trouver le plan contenant le plus grand nombre possible d'effets non confondus (avec les autres effets, pour une résolution donnée du plan). Le programme offre tous les algorithmes de recherche les plus courants pour construire des plans D- et A- optimaux : la proc?dure s?quentielle de recherche de Dykstra, la proc?dure d'?change simple de Wynn-Mitchell, la proc?dure detmax (?change avec excursions la proc?dure. Remarque : vous pouvez optimiser différents types de fonctions de désirabilité des réponses pour une ou plusieurs variables grâce au profil de réponse (désirabilité) décrit précédemment, et disponible pour les plans 2 k-p 3 k-p plans composites centrés, etc.

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Vous pouvez afficher les plans dans une feuille de données, randomisés l'ordre, ou ajouter des colonnes vierges pour créer de nouvelles variables dépendantes. Les m?thodes d'estimation disponibles sont le maximum de vraisemblance (pour des donn?es compl?tes et censur?es des facteurs de pond?ration bas?s sur des techniques d'estimation lin?aire pour des donn?es compl?tes et mono-censur?es, ainsi que les Estimateurs Modifi?s des Moments, qui offrent. Saisissez simplement les données dans la boîte de dialogue appropriée, et les résultats sont calculés instantanément comme vous pouvez le constater à gauche. Ces routines, qui incluent les distributions non centr?es de Student, du F et du Chi2, la distribution binomiale, les distributions exactes des coefficients de corr?lation et du coefficient de corr?lation multiple au carr?, se caract?risent par leurs facult? ? produire une solution. Pour résumer, les statistiques de blocs vous permettent de produire des statistiques et graphiques statistiques à partir de valeurs arbitrairement sélectionnées (mises en surbrillance) dans votre feuille de données (données d'entrée ou résultats d'analyses). Tous les calculs sont en revanche basés sur le véritable modèle de mélange (ajusté sous contraintes). L'utilisateur peut produire des tracés de probabilités Weibull et estimer les paramètres de la distribution, ainsi que les intervalles de confiance de la fiabilité. L'utilisateur a un contrôle total sur les effets à inclure dans l'analyse.

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