graphpad prism正版软件教程 prism 保证正版
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产品描述

使用期限租赁或* 许可形式单机和网络版 原产地美国 介质下载 适用平台windows,mac
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GraphPad Prism较初是为医学院和制药公司的实验生物学家设计的,特别是在药理学和生理学方面。现在,Prism 被各种生物学家以及社会和物理科学家广泛使用。**过110多个国家的20多万科学家依靠Prism来分析,绘制和展示他们的科学数据。它也被本科生和研究生广泛使用。
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非线性回归
非线性回归是分析数据的重要工具,但通常比它需要的更难。没有其他程序像Prism那样可以简化曲线拟合。实际上,您通常可以在一个步骤中拟合曲线。只需从常用方程的广泛列表中选择一个方程式(或输入自己的方程式),Prism自动完成剩下的方程式---拟合曲线,将结果显示为表格,在图表上绘制曲线,并插入未知值。
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自动错误条

如果输入原始数据,Prism可以自动将误差条绘制为SD,SEM,范围,四分位数范围或95%置信区间。

如果您在其他位置计算了误差值,请将它们输入标记(SD或SEM)子列。Prism的分析(即t检验,ANOVA,回归)将考虑SD(或SEM)和样本大小。

完整的工作记录
Prism项目文件不仅包含数据、分析和图形。Prism文件可以是您实验的完整记录。每个文件可以包含任意数量的数据表、信息页面、分析结果、图表和页面布局。

数据表不仅可以包含分析的数据和图形,还可以包含您决定排除的数据,这些数据保留在数据表中(蓝色斜体)。可以**显示稍后要查看的值。

每个信息页面都可以存储成非结构化注释和结构化信息常量,例如批号、浓度、笔记本页码等。

图形和布局可以用文字、线条、箭头、方框、表格、方程式、图片等装饰。

Countless Ways to Customize Your Graphs
Focus on the story in your data, not manipulating your software. Prism makes it easy to create the graphs you want. Choose the type of graph, and customize any part—how the data is arranged, the style of your data points, labels, fonts, colors, and much more. The customization options are endless.
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Prism还为您提供了许多先进的配件选择。可以将较佳拟合参数的置信区间报告为不对称范围(轮廓似然法),这比通常的对称区间更精确。还可以从标准曲线中自动插入未知值(即分析RIA数据),使用F检验或Akaike的信息准则(AIC)比较两个方程的拟合,绘制残差,识别离群值,差分权重数据点,测试 正常性的残差,等等。

可以理解的统计数据


虽然它不会取代大型统计程序,但Prism可以让您轻松执行实验室和临床研究人员常用的基本统计测试。Prism提供t检验,非参数比较、单、双和三向方差分析,应急表的分析和生存分析。分析选择以清晰的语言呈现,避免了不必要的统计术语。

Discover What’s New in Prism 8!
Introducing an even more powerful Prism featuring enhanced data visualization and graph customization, more intuitive navigation, and more sophisticated statistical analyses.

Enhanced Data Visualization

Violin plots
Visualize distributions of large data sets more clearly than with box-whisker or simple bar graphs


Subcolumn graphs
Organize related subsets of nested data in a single graph


Smoothing spline
Major improvements in showing general data trends through Akima splines and smoothing splines with improved control over the number of knots, or inflection points


No more smiles
More intelligent adjustments of data point positions in scatter plots for better looking graphs
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