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数据分析与统计计算软件DASC

DATA ANALYSIS AND STATISTICAL COMPUTATION

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武汉理工大学童恒庆教授研制

2012

一、数据预处理

用户数据处理,不计算;

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;

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;

数据折线图(Wiley 1)

数据散点图(Wiley 2)

二、基本统计

观测摘要报告分析;

行列摘要报告分析;

频数分析与样本直方图饼图:

整体样本;连续样本。

一般统计量;

区间估计:

单总体;双总体。

发生随机数并展示密度曲线:

           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。

指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。

任意分布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;

     一般分布拟合的皮尔逊卡方非参数检验;

两组样本分布密度图比较与卡方非参数检验;

     二项分布的非参数检验;

     样本随机性的游程非参数检验;

     单样本分布的非参数检验的几种统计量计算;

     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。

其它线性回归模型:

        残差一阶线性自回归模型;      方差分量线性回归模型

横截面分析模型;              季节分析模型;

二值选择的线性回归模型;      Logistic回归模型;

Probit概率回归模型;         Tobit 回归模型。

曲线拟合:

       初等函数曲线;                   对自变量的一元数据变换线性回归;

      对因变量的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;

        CES生产函数非线性回归;       增长曲线非线性回归模型;

     Logit增长曲线回归模型;       债券久期加权计算;

     恩格尔曲线。

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;        有限分布滞后回归

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。     

五、路径分析

单总体指标汇总模型;

外国顾客满意度模型:

瑞典顾客满意度模型;        美国顾客满意度模型;

欧洲顾客满意度模型。      

中国顾客满意度模型:

中国顾客满意度模型;        耐用消费品顾客满意度模型;

非耐用消费品顾客满意度模型;服务行业顾客满意度模型;

企业顾客满意度模型(1);    企业顾客满意度模型(2)。

多层结构方程模型:

多层顾客满意度模型(1)

多层顾客满意度模型(2);    多层顾客满意度模型(3)。

军队士气评估模型;

效应分析:            

交互效应与调节效应;        中介效应;

有中介的调节效应;          有调节的中介效应;

基于有中介调节的循环效应;  基于有调节中介的循环效应。

 

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-(使用相关阵)     因子分析-(使用相似阵)

           因子分析-(使用协差阵)     因子分析-(Q)

           因子分析-(读入相关阵)    

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。

     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。

 

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AICBIC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AICBIC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AICBIC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、统计图像

   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        瀑布图 Waterfall

      高低图 HightLow         区域图 Area

      形状图 Shape

柱状图像:

     直方图 Bar              三维柱图 Bar3D

      连柱图 BarJoin          形象柱图 ImageBar

      容积图 Volume           蜡烛图 Candle

      误差柱图 ErrorBar       误差图 Errors

      漏斗图 Funnel           柱图 Histogram

梁状图像:

      进度图 Grantt           横条图 HorizBar

圆形图像:

      饼图 Pie                环形图 Donut

       气泡图 Bubble           时钟图 Clock

方形图像:

      箱点图 BoxPlot          箱点横图 BoxPlotH

      日历图 Calendar         彩格图 ColorGrid

网状图像:

      雷达图 Radar            极地图 Polar

      风向频率图 WindRose     史密斯图 Smith

 

 

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