数据分析与统计计算软件 DASC
毕业论文写作中的数据分析统计软件
毕业论文写作中的数据分析统计软件在现代社会，数据分析统计软件在各行各业都起着重要的作用。
对于毕业论文的写作而言，数据分析统计软件更是不可或缺的工具。
本文将以介绍和分析毕业论文写作中的数据分析统计软件为主题，帮助读者了解并合理运用这些工具。
一、数据分析统计软件的基本概念和作用数据分析统计软件是指为了帮助用户处理和分析大规模数据集而开发的计算机程序。
它通过提供数据输入、处理、分析和结果展示等功能，辅助用户在论文写作过程中进行数据的收集、整理和分析。
常见的数据分析统计软件有SPSS、Excel、R语言等。
在毕业论文写作中，数据分析统计软件有以下几个主要作用：1. 数据整理和清理：数据分析统计软件可以帮助用户将采集到的原始数据进行整理和清理，去除重复、缺失或错误的数据，保证论文使用的数据集的准确性和完整性。
2. 数据分析和建模：数据分析统计软件提供各种强大的数据分析和建模功能，如描述性统计分析、线性回归分析、方差分析等。
通过这些功能，用户可以对数据进行深入研究，发现数据之间的联系和规律，并通过建立统计模型来预测和解释现象。
3. 结果展示和可视化：数据分析统计软件可以将分析结果以表格、图表、图形等形式展示出来，使得结果更加直观和易于理解。
这不仅可以提高论文的可读性，也方便读者对结果进行进一步的分析和解读。
二、常见的数据分析统计软件及其特点1. SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）：SPSS是一款功能强大的专业数据分析软件，广泛应用于社会科学领域。
它具有简单易用的特点，提供了丰富的统计分析和建模功能，如频数分析、T检验、多元回归等。
同时，SPSS还支持数据可视化和报告生成，使得用户能够更好地理解和展示分析结果。
2. Excel：虽然Excel主要是一款电子表格软件，但其内置的数据分析和统计功能也非常实用。
Excel提供了丰富的数据处理和分析函数，如排序、筛选、平均值计算等，方便用户快速进行简单的统计分析。
学术研究的数据分析软件与工具常用的数据分析软件和工具介绍
学术研究的数据分析软件与工具常用的数据分析软件和工具介绍随着信息时代的来临，数据分析在学术研究中扮演着至关重要的角色。
学术研究的数据分析软件和工具提供了一种有效的方式来收集、整理和分析庞大的数据集，从而揭示出其中的潜在模式和结论。
本文将介绍一些常用的学术研究数据分析软件和工具，以帮助研究人员更好地进行数据分析。
1. SPSS（统计分析系统）SPSS是一款功能强大且广泛使用的统计分析软件。
它提供了各种功能，包括数据清洗、变量转换、描述性统计、假设检验、相关分析、回归分析、因子分析、聚类分析等。
SPSS的用户界面友好，可以轻松进行数据可视化和报告生成。
无论是初学者还是专业研究人员，都能够从SPSS中受益良多。
2. STATASTATA是一个专业的统计分析软件，主要用于社会科学和经济学领域的数据分析。
它支持各种数据管理和分析方法，包括面板数据分析、生存分析、多层次模型等。
STATA的优势在于其灵活性和高效性，其命令式语言使得用户能够进行高级的数据操作和自定义分析。
3. R语言R语言是一种自由且开放源代码的编程语言，广泛应用于数据科学和统计分析领域。
R语言拥有丰富的统计分析包，可以进行各种数据处理、可视化和建模分析。
由于其灵活性和可扩展性，R语言成为学术界和商业界首选的数据分析工具之一。
4. MATLABMATLAB是一种高级科学计算和数据可视化软件。
它的强大数学和统计库使得用户能够实现复杂的算法和模型。
MATLAB也提供了丰富的工具箱，用于信号处理、图像处理、机器学习等领域的数据分析。
5. PythonPython是一种简单易学的编程语言，近年来在数据科学和机器学习领域越来越受欢迎。
Python的数据分析库（如pandas和numpy）和机器学习库（如scikit-learn和tensorflow）使得用户能够进行各种数据处理和建模分析。
Python也被广泛应用于学术界和商业界，成为一种全能的数据分析工具。
学软件数据分析工具推荐
学软件数据分析工具推荐在当今数字化时代，数据分析已成为企业决策和市场竞争的重要一环。
为了更好地应对日益增长的数据量，软件数据分析工具逐渐崭露头角。
本文将为您推荐几款功能强大、易于使用的优秀软件数据分析工具。
一、Microsoft Excel作为最经典的数据处理工具，Microsoft Excel因其功能强大和用户友好的界面而备受推崇。
适用于各行业的数据分析需求，Excel提供了丰富的统计函数、数据透视表以及图表制作能力。
无论是基础的统计分析还是复杂的数据建模，Excel都能满足用户的需求。
二、TableauTableau是一款专注于数据可视化的工具。
通过Tableau，用户可以将各类数据转化为图表、仪表盘或地图等形式，以直观、可交互的方式展示数据的趋势和洞察。
同时，Tableau还提供了强大的数据分析功能，可进行数据预测、聚类分析等高级数据处理操作。
三、PythonPython是一种流行的编程语言，其强大的数据分析库和工具生态系统使其成为数据科学家和分析师的首选。
如NumPy、Pandas和Matplotlib等库，可以支持数据处理、数据分析和数据可视化等任务。
此外，Python还有强大的机器学习库，如Scikit-Learn和TensorFlow，能够进行高级的数据模型构建和预测分析。
四、R语言R语言是一种专门为数据分析和统计建模而设计的语言。
它提供了丰富的数据处理和统计分析包，如dplyr、ggplot2和lm等，可以方便地进行数据清洗、描述性统计和回归分析等任务。
R语言的优势在于它的强大数据可视化和统计建模能力，是许多数据科学家的首选工具。
五、Power BIPower BI是一套由微软开发的商业智能工具，旨在帮助企业用户通过数据分析获得关键洞察和决策支持。
它具备强大的数据整合、转换和可视化功能，能够将来自不同数据源的数据进行整合，并通过仪表盘和报表等方式向用户呈现。
Power BI还支持自动生成交互式的数据分析报告和动态数据更新，帮助用户及时追踪业务的变化。
临床研究中的数据分析软件与工具介绍
临床研究中的数据分析软件与工具介绍临床研究是医学领域中非常重要的一项工作，它通过对患者的观察和实验，以及收集和分析相关数据来研究疾病诊断、治疗和预防等方面的科学问题。
在进行临床研究时，数据分析起着至关重要的作用。
本文将介绍几种在临床研究中常用的数据分析软件和工具。
1. SPSS（Statistical Package for Social Sciences）SPSS是统计分析领域中最常用的软件之一，也是临床研究中经常使用的工具。
它提供了各种统计分析方法、数据处理和图表展示功能，可以帮助研究人员对收集到的数据进行全面和系统的分析。
SPSS界面友好，操作相对简单，适用于各个层次的用户。
2. SAS（Statistical Analysis System）SAS是另一个广泛应用于临床研究的数据分析软件。
它具有强大的数据处理和统计分析能力，为研究人员提供了一系列的统计程序和模块，支持各种数据类型和分析方法。
SAS的运算速度较快，适于处理大规模的数据集，是许多大型临床研究项目的首选工具。
3. R语言R语言是一种免费开源的统计计算和数据分析工具。
它有着丰富的统计函数和图表绘制功能，适用于各种不同类型的临床研究。
R语言可以通过编写脚本来完成各种数据处理和分析任务，同时也支持交互式的数据分析。
R语言拥有庞大的用户社区，用户可以共享和讨论各种研究方法和代码。
4. ExcelExcel是一个常见且非常便捷的数据分析工具。
它提供了各种数据处理和建模的功能，可以进行基本的统计计算、绘制图表、数据筛选和排序等操作。
虽然Excel相对于专业的统计软件来说功能较为有限，但对于一些简单的数据分析任务仍然非常实用，尤其适合初学者使用。
5. PythonPython是一种通用的编程语言，也可用于临床研究中的数据分析。
Python有着强大的数据处理和分析库，如NumPy、Pandas和Matplotlib 等，可以进行各种高效的数据操作和图表绘制。
毕业论文的数据分析软件推荐
毕业论文的数据分析软件推荐在撰写毕业论文期间，数据分析是一个至关重要的环节。
为了更好地处理和分析大量的数据，选择一款适合自己的数据分析软件至关重要。
本文将向您推荐几款功能强大、易于使用的数据分析软件，帮助您顺利完成毕业论文的数据分析工作。
1. SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）SPSS是一款专业的统计软件，完全满足数据分析和统计需要。
它拥有强大的数据处理和分析功能，并提供了广泛的统计方法和图表展示选项。
无论您的研究领域是社会科学、心理学还是商业管理，SPSS都可以满足您的需求。
2. ExcelExcel是一款广泛使用的电子表格软件，它不仅可以进行数据的录入和整理，还具备一些基础的数据分析功能。
通过使用Excel的数据透视表、函数和图表等功能，您可以轻松地进行数据的统计和可视化展示。
Excel是一个非常灵活和易于上手的数据分析工具。
3. RR是一个开源的统计软件和编程语言，广泛用于数据分析和可视化。
R拥有庞大的功能扩展库，提供了丰富的统计和机器学习算法，适用于各种数据分析需求。
尽管R需要一定的编程基础，但一旦熟悉了其基本语法和常用函数，您将能够充分发挥其强大的数据分析和可视化能力。
4. PythonPython是一种易于学习和使用的编程语言，广泛应用于数据分析和科学计算领域。
通过使用Python的数据处理库（如NumPy和Pandas）和可视化库（如Matplotlib和Seaborn），您可以进行高效的数据分析和结果展示。
此外，Python还具备强大的机器学习和深度学习库（如Scikit-learn和TensorFlow），可支持更复杂的数据分析任务。
5. TableauTableau是一款功能强大的可视化分析工具，可以帮助您将数据可视化为交互式的图表和仪表盘。
无论是探索性数据分析还是结果展示，Tableau都提供了丰富的图表选项和交互功能。
统计学 常用数据处理软件
例如若您的实验因子有X,Y,Z三项 透过实验设计可找出系统的反应 假设系统的反应是 f(x,y,z)=100X+10Y+Z 那我们就可以忽略Z因子,甚至是Y因子 因为整个系统几乎是由X因子所操控 系统的反应可以简化成 f(x,y,z)=100X
Design Ease V 7.0
Design Ease 是最容易最实用的实验设计软 件，可分析2 level factorial, fractional factorial (到15变量),Plackett-Burman可到 31变数。
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DPS（Data Processing System
）
制作单位：中国水稻研究所 唐启义
全中文用户界面、操作简便。在统计分析和模型 模拟方面功能齐全，易于掌握，尤其是对广大中 国用户，其工作界面友好。
2 设计、最佳化软件
做为一个科学研究人员,实验是免不了的。 1. 如何提高实验的效率及精确性是一大课题。 2. 找出最少的实验次数 且有最大精确性。用实 验设计的方法找出最佳化方法。 3. 简而言之,实验设计是运用统计分析的方法(如
Origin 8 --科学绘图和分析软件
Origin软件是OriginLab公司研发出的专业绘图和 数据分析软件来 提供研究人员、工程师和科学人 员使用.。Origin的设计是以容易使用但却多功能 且功能强大来满足广大的客户群的需求。Origin 整合了C语言的程序计式功能可供用户自行开发 客制化的绘图和分析工具。
Prism V 5 is available for both Windows and Macintosh.
Prism is ideally suited to data plotting and analysis applications in the life sciences.
常用统计分析软件
常用统计分析软件常用的统计分析软件有很多，下面我将介绍一些常见的统计分析软件及其特点。
1. SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）：是一款统计分析软件，具有强大的数据处理、数据分析和报告生成功能。
它可进行描述性统计、假设检验、方差分析、回归分析、聚类分析、因子分析等常用统计分析。
2. SAS（Statistical Analysis System）：是一种完整的统计分析解决方案，包含数据管理、数据分析、统计建模和数据可视化等功能。
它适用于大规模数据的处理和分析，具有高效、稳定和灵活的特点。
3.R：是一种免费的开源统计分析软件，拥有丰富的统计分析函数和高级绘图功能。
R语言具有强大的数据处理能力和灵活的编程特点，适用于各种统计分析及数据可视化的需求。
4. Python：是一种通用的编程语言，也可以进行统计分析。
配合一些科学计算库（如NumPy、SciPy、Pandas等），Python可以进行各种统计分析任务，包括数据处理、数据分析、机器学习等。
5. Excel：是一种常用的电子表格软件，也可以进行一些简单的统计分析。
Excel提供了一些常用的统计函数和图表功能，对于小规模数据的分析和可视化比较便捷。
6.MATLAB：是一种功能强大的数学计算软件，也可以用于统计分析。
MATLAB提供了丰富的数学和统计函数，可以进行各种统计分析任务，包括回归分析、方差分析、时间序列分析等。
7. Stata：是一种统计分析软件，广泛应用于社会科学研究。
Stata 具有易用的用户界面和灵活的命令语言，提供了丰富的统计分析函数和专门的模块，满足各种统计分析需求。
8. Minitab：是一种易学易用的统计分析软件，广泛应用于工业和质量管理等领域。
Minitab提供了丰富的统计分析和质量管理工具，方便用户进行数据处理和分析，能够生成报告和图表。
9. Gretl：是一种专门用于计量经济学研究的统计分析软件。
报告中数据处理和统计分析的软件工具和技术的介绍和应用
报告中数据处理和统计分析的软件工具和技术的介绍和应用数据处理和统计分析是现代社会信息化发展的重要组成部分。
随着大数据时代的到来，数据处理和统计分析技术的应用变得越来越广泛。
本文将介绍报告中常用的数据处理和统计分析的软件工具和技术，包括Excel、SPSS、Python、R、Tableau和Power BI，并讨论它们的应用场景和优劣势。
一、ExcelExcel作为微软公司的办公软件，有着广泛的用户群体和应用场景。
它提供了丰富的数据处理和统计分析功能，例如数据筛选、排序、汇总、透视表等。
Excel具有界面友好、易于学习和使用的特点，适用于初学者和一般数据处理工作。
但Excel的数据处理和统计分析功能相对较弱，不适合处理复杂的大数据和统计模型。
二、SPSS作为统计分析软件的代表，SPSS具有强大的统计分析功能和丰富的数据可视化功能。
它可以进行各种统计分析方法的应用，包括描述统计、假设检验、方差分析、回归分析等。
SPSS支持批量处理和脚本编程，适用于大规模数据的统计分析。
但SPSS的学习曲线较陡峭，操作相对复杂，需要专业的统计分析知识。
三、PythonPython作为一种通用的编程语言，拥有广泛的应用场景，在数据处理和统计分析领域也有着丰富的工具和库。
例如，Numpy和Pandas提供了强大的数据处理和分析功能，Matplotlib和Seaborn则实现了数据可视化。
Python具有易于学习和使用的特点，适合程序员进行定制化的数据处理和统计分析。
但Python的性能相对较低，不适合处理大规模的数据。
四、R作为一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言，R具有众多的扩展包和图形功能。
R在统计建模、数据挖掘和机器学习等领域有着广泛的应用。
它提供了丰富的统计模型和算法，例如线性回归、聚类分析、决策树等。
R适合统计学和数据科学的专业人员使用，但对于非计算机专业人士来说，学习和使用起来相对较困难。
五、TableauTableau是一款专注于数据可视化的软件工具。
研究中的数据分析软件与工具
研究中的数据分析软件与工具在各个学科领域中，数据分析是日益重要的一部分。
为了处理大量的数据，研究人员使用了许多数据分析软件和工具。
在本文中，我们将介绍一些常用的数据分析工具和软件，并讨论它们在研究中的应用。
一、统计学软件统计学软件是最常用的数据分析工具之一。
它们提供了各种统计学方法，包括描述统计、推断统计和多变量分析。
常见的统计学软件包括SPSS、SAS和R。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛使用的统计学软件，特别是在社会科学领域。
它提供了各种基本和高级统计方法，包括描述统计、t检验、方差分析和回归分析。
它还包括了多种数据管理和图形化分析工具。
SAS（Statistical Analysis System）也是一款流行的统计学软件。
它提供了各种数据管理和分析工具，并且在大型数据集和多种复杂分析中表现出色。
SAS还提供了多项并行计算功能，使其在大规模数据分析中非常有用。
R是一款开放源代码的统计学软件，适用于各种数据分析问题。
它具有各种包，这些包提供了大量的统计学方法和分析工具。
R还具有图形化功能，使数据分析结果更加容易理解。
二、文本分析软件文本分析软件被广泛应用于文本挖掘、情感分析和主题建模等领域。
这些软件能够扫描大量的文本数据，并提取有用的信息。
常见的文本分析软件包括NVivo和Atlas.ti。
NVivo是一款用于定性数据分析的软件，包括语音、视频、图像和文本等多种媒体类型。
它提供了各种分析工具，帮助研究人员对数据进行分类、标记和整理。
Atlas.ti是另一款用于定性数据分析的软件。
它提供了各种工具，用于分析不同类型的数据，并支持多种反思和导向性分析方法。
使用Atlas.ti，研究人员可以更好地理解和解释数据。
三、空间数据分析软件空间数据分析软件是用于处理空间数据和GIS数据的工具。
它们提供了各种地理空间分析方法，包括插值、空间数据挖掘和遥感数据分析。
数据分析中的统计分析软件推荐
数据分析中的统计分析软件推荐数据分析在现代社会中扮演着重要的角色，它是从大量数据中提取有用信息的过程。
而在数据分析的过程中，统计分析软件是必不可少的工具。
统计分析软件可以帮助数据分析人员更高效地处理数据，进行统计分析，并生成可视化的结果。
在市场上有很多种统计分析软件可供选择，本文将介绍几款值得推荐的统计分析软件。
首先，R语言是一款开源的统计分析软件，它具有广泛的应用领域和强大的数据处理能力。
R语言拥有丰富的统计分析函数和图形绘制功能，可以进行数据清洗、数据可视化、统计建模等多种数据分析任务。
R语言还有一个强大的社区，用户可以在社区中分享代码和经验，获得帮助和支持。
因此，R语言是数据分析人员的首选之一。
其次，Python是另一款强大的统计分析软件。
Python具有简洁易读的语法和丰富的库，如NumPy、Pandas和Matplotlib等。
这些库提供了丰富的数据处理和分析工具，使得Python成为进行数据分析的理想选择。
此外，Python还具有广泛的应用领域，包括机器学习、人工智能等，因此学习Python不仅可以进行统计分析，还可以应用于其他领域。
另外，SPSS是一款专业的统计分析软件，它具有友好的用户界面和丰富的统计分析功能。
SPSS可以进行数据描述、数据探索、假设检验、回归分析等多种统计分析任务。
此外，SPSS还有一个强大的数据管理功能，可以帮助用户更好地管理和处理数据。
因此，SPSS是许多研究机构和企业的首选统计分析软件。
另一款值得推荐的统计分析软件是SAS。
SAS是一款功能强大的商业统计软件，它具有广泛的应用领域和丰富的统计分析功能。
SAS可以进行数据清洗、数据建模、数据挖掘等多种数据分析任务。
SAS还有一个强大的数据管理功能和数据可视化功能，可以帮助用户更好地管理和展示数据。
因此，SAS是许多大型企业和研究机构的首选统计分析软件。
最后，Tableau是一款流行的数据可视化软件，它可以帮助用户将复杂的数据转化为直观的可视化结果。
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数据分析与统计计算软件DASC
DATA ANALYSIS AND STATISTICAL COMPUTATION 模型菜单
武汉金雀数据科技有限公司出品
2010 一、数据预处理 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： 中心化；单位化；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(Wiley 1)； 数据折线图及散点图(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： 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： 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。 给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。 任意随机数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； 卡方检验； 二项检验； 游程检验； Kolmogorov-Smirnov单样本检验； 两独立样本检验； k个独立样本的检验； 两个相关样本的检验； k个相关样本的检验； 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。 虚拟变量线性回归模型： 横截面分析模型； 季节分析模型； Logistic回归模型； Probit概率回归模型； Tobit 回归模型。 曲线回归：
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； 增长曲线非线性回归模型； Logit增长曲线回归模型； 债券经久期加权计算。 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。 结构方程模型(CSI,PLS)：
美国顾客满意度结构方程模型；中国顾客满意度结构方程模型；
军队士气评估模型； 单总体指标汇总模型； 多层结构方程模型(CSI,PLS)。 五、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。 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-(相关)； 因子分析-(相似)； 因子分析-(协差)； 因子分析-(Q型)； 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。
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AIC、BIC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AIC、BIC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AIC、BIC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、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。