放心购买 prism graphpad prism 教程

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GraphPad Prism适用于Windows和Mac电脑，它结合了科学绘图，综合曲线拟合（非线性回归），可理解的统计数据和数据组织。


GraphPad Prism初是为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。


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。


与其他程序不同，Prism提供可理解的统计帮助。从任何数据分析对话框中按“Learn”按钮，Prism的在线文档将解释分析的原理，以帮助您做出适当的选择。一旦做出选择，Prism就会在有组织，易于理解的表格上展示结果。Prism文档**出了您的预期。其中一半以上用于彻底解释基本统计和非线性曲线拟合，教您如何正确分析数据。

使用Prism比以往更快地分析，绘制和呈现科学数据！


概述
GraphPad Prism适用于Windows和Mac电脑，它结合了科学绘图，综合曲线拟合（非线性回归），可理解的统计数据和数据组织。


GraphPad Prism初是为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。


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。


将多个数据集的数据并排放置在有组织的数据表上，Prism可以同时将所有数据集放入其中。 可以将相同的模型分别放入每个数据集，使用全局非线性回归在数据集之间共享参数值，或将不同的模型拟合到不同的数据集中。


Prism还为您提供了许多的配件选择。可以将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。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。

Prism还为您提供了许多的配件选择。可以将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。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

Principal Component Analysis
Calculate and select the principal components that describe the greatest amount of variance in your data. Choose from selection techniques including Parallel Analysis via Monte Carlo simulation, Eigenvalue threshold, Proportion of Variance threshold, and more
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