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ALOGIT 統計分析專業軟體 輕鬆快速估計和分析邏輯選擇模型 軟體能快速處理大型模型，問題大小沒有限制，提供系列功能和分析功能 ALOGIT 已經被領先的建模者深入使用了30多年，並且在整個過程中一直在開發，以滿足高階專業建模的需求。因此，ALOGIT具有高水平的可靠性和眾多功能和設施，對於專業建模非常有用。   ALOGIT works under Windows 7 and later as well as some older variants  (XP, 2000, NT, 98 and 95) and has been installed at well over 200 locations around the world.   ALOGIT estimates the parameters of generalised logit models.  The main generalisations are -      tree (nested, hierarchical) models allowing the alternatives in the model to be related in less retrained ways than in simple logit models but still retaining ease of use and speed of operation; -      mixed logit models, implemented using the flexible ‘error components’ specification, which works with either linear or  the exponentiated form, which allows, for instance log-normal disturbances in the coefficients. Mixed logit models are possible only with the EC variant of the software.

隨著資料採礦的技術成熟，各個領域將焦點轉向使用資料採礦、分析和預測的技術，資料採礦發展至今，越來越多的業者選擇將 Data Mining 技術導入企業，可見數據分析在業界中的重要地位；而資料採礦和資料分析科學家使用的軟體工具百花齊放，其中又以 Alyuda 的神經網路軟體為一大廣受專業人士推崇的軟體工具。 Alyuda NeuroIntelligence 類神經網路軟體 NeuroIntelligence 是一個類神經網路軟體工具，旨在幫助神經網絡(neural network)，資料採礦(data mining)，規則模式識別(pattern recognition)和預測建模(predictive modeling)等數據分析專家解決現實世界中的問題。NeuroIntelligence 軟體展現了神經網絡建模演算法以及神經網絡技術應用軟體的快速，易於使用的特色。 高階的專業類神經網路軟體從人工智慧的資訊技術上獲得最大預測能力。 Alyuda的神經網路軟體成功地被數以千計的專家用來解決棘手的資料採礦問題，包括規則模式識別、預測建模，構建分類器和神經網路模擬器，設計交易系統和預測分析等，成為數據專家最佳解決方案。  

APIS IQ-Software 系列是FMEA（故障模式和影響分析）、功能安全和風險評估等領域的專業應用軟體，IQ軟件基於編輯器的概念，可生成和聯繫不同的文檔，確保了FMEA系統創建和FMEA控制計劃和過程流程圖的一致性，用於不同領域的FMEA及其他分析報告的生成。 APIS IQ-Software 系列軟體特色 編輯器（結構樹、功能網、失效網等）提升FMEA的執行效率 FMEA項目集中化管理（APIS CARM server） 數據一致性（多個FMEA項目集中統一管理） 可自主配置的工作空間,靈活顯示FMEA信息 層次化的數據管理 信息的重用 特殊的權限控制保證數據的安全 XML數據格式可實現同其它系統之間交互 同步工程（多人可同時對一個FMEA項目進行操作，完成之後可進行合併） 適用不同型號機床  

Unscrambler® X 多變數資料分析和實驗設計軟體 ── Multivariate Data Analysis 多變數分析最佳工具 Unscrambler® 是一款在多變量分析（multivariate analysis, MVA）和實驗設計軟體領域深耕30多年的標竿專業分析軟體，是全球資料分析和統計專業，研究人員和工程師的首選分析工具，可以利用軟體多變量分析的強大功能，快速，輕鬆，準確地分析巨量和複雜資料。 Unscrambler® X 延續挪威開發商CAMO的傳統，提供簡易使用的先進的多變量數據分析軟體，並將數據視覺化提升到新的境界。使用最新版本的 Unscrambler®X v10.5 分析軟體，您可以提高工作效率。藉由改進性能和簡易取得的資料，您將發現新版的使用者介面能大幅減少處理大量資料分析過程中所花費的時間： 強大的多變量分析方法和實驗設計 簡單的資料數據導入選項，具有直觀的工作流程和介面設計 精美漂亮的資料視覺化圖形，繪圖和互動式資料視覺化工具   利用 Unscrambler® X 軟體可以做多種統計分析，例如在多變量變項資料分析中常見的迴歸分析法，包括多元線性迴歸 Multiple Linear Regression (MLR)、PCR、PLSR等。使用者在瞭解資料的性質後，可以利用 Unscrambler® X 軟體選擇適合的統計方法和模型處理資料分析，而 Unscrambler® X 軟體可做的分析法有： Descriptive Statistics  Missing values  Level (Mean, Max, Min, Median, Quartiles)  Range (Max-Min, Std., Variance, RMS)  Distribution (Skewness, Kurtosis)  Cross correlations  Scatter effects   Statistical Tests Equality of means (Paired t-test, Equal variance Student’s t-test, Unequal variance Student’s t-test)  Equality of variances (F-test, Levene’s test, Bartlett’s test)  Normality (Kolmogorov-Smirnov test, Mardia’s test of multivariate normality)  Contingency analysis   Cluster Analysis K-means, K-medians  Hierarchical Cluster Analysis (HCA), including Single linkage, Complete linkage, Average linkage, Median linkage and Ward’s method.   Explorative Methods Principal Component Analysis (PCA).  Rotated PCA (Varimax, Equimax, Quartimax, Parsimax)  Multivariate Curve Resolution (MCR)   Regression Methods Multiple Linear Regression (MLR) Principal Component Regression (PCR) Partial Least Squares Regression (PLSR) Support Vector Machines Regression (SVR) L-PLS Regression, incorporating three data tables   Classification Methods Projection using PCA, PCR or PLSR models Soft Independent Modelling of Class Analogy (SIMCA) Linear Discriminant Analysis (LDA) with Linear, Quadratic, Mahalonobis options. PCA-LDA, for classification of correlated data by LDA Support Vector Machines Classification (SVC)  

ChaosHunter ®是一個獨立的軟體工具，旨在產生可讀的公式，您的數字數據模型的應用如下： ● 對金融市場生產買入/賣出信號 ● 預測未來價值的時間序列，包括市場價格 ● 建立科學數據模型 ● 建立企業財務或銷售數據模型 ● 預測實驗的結果等等 ChaosHunter要求您從電子表格或數據源輸入歷史文本文件或樣本數據。然後您需要選擇算術類別和您想使用的ChaosHunter的其他數學函數，之後它會產生的數值公式，讓您可以閱讀、理解、利用，甚至對外出售。ChaosHunter可用功能還包括神經網絡和混沌函數。 由ChaosHunter公式所產生的買入/賣出信號，可以被轉移到許多流行的交易平台，它使您能夠將您的模型與貿易數字的經紀公司。我們現在可以利用已經開發完成的界面，配合以下的平台就能讓您更輕鬆轉換ChaosHunter模型： ● NeuroShell® Trader Professional ● NeuroShell® DayTrader Professional ● Interactive Brokers Trader Workstation ● TradeStation® ● NinjaTrader® ● MetaTrader 4 ● Wealth-Lab Pro® ● eSignal® ● Microsoft® Excel Science and Trade Modeling The ChaosHunter works by evolving formulas from basic building blocks - "atomic" functions like add, subtract, multiply, divide, sine, cosine, square root, etc. The user selects which of these functions will be in the pool of available functions, and the ChaosHunter evolves combinations that continually get better at solving the problem. Solving the problem can mean predicting or classifying a time series for business and science users (primarily), or it can mean generating buy/sell signals for trading. Since the formulas that get generated are usually not esoteric like neural network formulas, you can show them to your boss, modify them, and insert them into other programs. The ChaosHunter's atomic function set contains simple polynomials (e.g. a2 + b2), neurons, boolean functions (AND, OR, NOT), and many more. The neuron functions (if chosen) can combine to form unique neural net structures. For our science and business users, you get models that have readable, understandable formulas to model the data. If the data is time series, it builds recurrent formulas necessary for most definitions of chaotic functions. Although it mostly predicts, you can classify as well if there are two classes, one of which can be described by positive numbers and the other by negative numbers. The trading models it builds can be used standalone or in conjunction with NeuroShell Trader Professional or DayTrader Professional, and they are capable of investigating chaotic time series. Traders can also fire the trading models the ChaosHunter makes from any number of trading products that you may have purchased before you found out how good NeuroShell Trader Professional is. The reason is that ChaosHunter makes formulas that can most likely be inserted into many of these systems. So you build the model (formula) based on text files exported from NeuroShell Trader or these other systems, then use the model in real time somewhere else. Of course, we have a much easier way to insert the models into NeuroShell Trader...

Comprehensive Meta-Analysis v3版 開始全面改為年租授權（許可期限：一年或兩年） Meta-analysis 基本概念 Meta-analysis 方法是依靠搜集已有或未發表的具有某一可比特性的文獻，應用特定的設計和統計學方法進行分析與綜合評價，使有可能對具有不同設計方法及不同病例數的研究結果進行綜合比較。 為何要做 Meta-analysis? Meta-analysis方法主要解決以下的問題： 增加統計功效：提高對初步結論的論證強度及臨床所見效應的分析評估力度。由於單個臨床試驗往往樣本太小，難以明確肯定某種效應，而這些效應對臨床來說又可能是重要的。如果要求從統計學上來肯定或排除這些效應，則需要較大的樣本，而若採用 Meta-analysis 方法要比1項大規模、代價高昂甚或不切實際的研究更為可行，而且把許多具有可比性的單個臨床試驗結果進行合併分析，可以改善對效應的估計值或把握度。 解決各研究結果的不一致性：對同1個研究問題，各個臨床試驗結果可能不盡一致，甚或存在分歧爭議，利用 Meta-analysis 方法可以得到對該問題的全面認識，並作出科學的結論。 尋求新的假說：Meta-analysis 方法可以回答單個臨床試驗中尚未提及或是不能回答的問題，尤其用於隨機對照試驗設計所得的結果進行綜合評價，可以提出一些尚未研究的新問題。 為何要使用CMA軟體？ 對於研究員（For the Researcher） CMA具有明確和直觀的界面，非常容易學習和使用。互動式指南將引導您完成所有分析步驟，使新用戶能夠在幾分鐘之內將產出結果。 對於統計員（For the Statistician） CMA的開發藉著與許多公認meta-analysi領域的專家合作，無論是在美國和英國。CMA包括如數據輸入、分析和顯示等廣泛的選項。 對於學校老師（For the Academic Instructor） 藉由CMA可讓meta-analysis的邏輯變得生動起來。使用CMA程式可以幫助解釋複雜的問題，如影響學習的加權綜合因素，其影響的異質性或之間的區別固定效應和隨機效應模型。 對於研究生（For the Graduate Student） 可以幫助您在十五分鐘內完成一個基本的分析。其創建和導出的結果，可以作為分析框架，用來充分了解分析的邏輯。   新版更新功能 Version 3 includes a new module for meta-regression that Allows you to include any number of covariates Allows you to define sets of covariates Allow you to include both categorical and continuous covariates in the model Will automatically create dummy variables for categorical covariates Allows you to define and compare multiple predictive models Allows you to choose either the Z-distribution or Knapp-Hartung Allows you to plot the regression, as well as confidence and prediction intervals Automatically plots the R-squared analog Allows one-click export of data to Excel Allows one-click export of plots to PowerPoint and Word Effect size for cluster-randomized studies With a license for CMA, we provide a license for a second program that allows you to compute the effect-size and variance for cluster-randomized and other multi-level studies. Other features A number of updates that allows the program to work better with Windows 7 and 8. New licensing scheme We will...

Customer Thermometer 是客戶可以從其收件箱中回答的唯一客戶滿意度調查，為您提供業界領先的響應率。這是一種簡單而獨特的方式來收集客戶的想法。在幾秒鐘內編寫，創建和發送精美的品牌電子郵件。您的客戶直接從他們的電子郵件收件箱中點擊 您可以實時跟踪他們的回复。您還可以將我們的圖標嵌入到一系列流行的軟體工具中，以便您獲得有關任何主題的實時反饋。使用Zendesk，ServiceNow，Kaseya，Desk.com，Intercom，Salesforce，ConnectWise，Outlook等等。客戶溫度計於2019年榮獲女王國際貿易企業獎，並於同年獲得Gold Stevie客戶服務獎。 很好的回复率。無摩擦調查。 現在是時候停止通過長形式調查鏈接打斷客戶。讓它變得簡單和吸引人。當收件人單擊某個圖標時，會立即記錄他們的響應。         簡單快捷。無限的自定義方式。 將客戶溫度計嵌入到您已發送的電子郵件中，或使用我們的發送工具。無論哪種方式，都不需要開發人員，您可以在10分鐘內啟動並運行。         強大的分析和警報。平台可跟踪實時反饋 立刻知道誰是快樂的，誰知道不是。獲取Slack並實時發送有關問題的警報並立即採取行動。 查看團隊，地區，代理商的回復和評論......任何事情！   影片介紹

  Data Desk 探索式資料視覺統計分析軟體，市場絕無僅有的強大分析功能，幫助您快速掌握資料價值  最快資料視覺探索和數據分析，最深刻的洞察力 Data Desk 是一款運用在電腦桌面上的軟體，帶來快速、 便於使用視覺分析功能。使用互動式圖形化工具探索和理解您的資料，應用於查找模式、 關係和例外情況。Data Desk是數據探索功能強大的工具。用圖形方式顯示並簡化您的桌面資料直觀調查。 不需要統計背景也可輕鬆掌握數據 不需要對統計有特別訓練課程，你也可以快速掌握關鍵資料呈現的意涵和資料背後的價值。你會發現一些模式和關聯，你會發現不合適的元素 - 你將快速有重要的發現。你會得到模式和關聯背後的真正原因。 不同的資料檢視完整呈現，資料分析一目了然 Data Desk 帶來優秀的計算速度和連結視圖，使資料服務探索到任何資料夾，從幾個億幾個幾百為例，是一個其他產品無法超越的工具。你可以馬上去看到不同的資料檢視。在表單中選擇，可以立即看到在所有其他資料中最突出顯示的那些資料。修改資料值或參數並查看所有相關資料，表單會立即更新。  

面對競爭日益激烈的市場，如何以最短的時間，發現最重要的影響因子，加速新產品的開發來改善製程的發展，以及保持產品的品質..等等，這些都是研發部門的關鍵課題。如果您不是實驗設計專家，但您的研究有需要用到實驗設計，或是您想要買一套實驗設計軟體，而且常用的實驗設計功能都需要含在軟體內，那Design-Expert應該就是您要的產品了！Design-Expert 是目前使用最廣的實驗設計軟體(design of experiments，DOE)，非常容易使用，其包含許多強大的實驗設計功能。 其中 Response surface methods (RSM) 提供3維圖形觀察，可大幅減少試誤的成本，並找出品質的關鍵；互動式的2D圖形可讓您觀察等高線圖，並可以預測其特性，其亦可產出3D圖形，可以讓您觀察反應的曲面，用以求得最佳化值，您也可以即時的旋轉任何角度並觀察其變化。而圖形最佳化功能，可以清楚的顯示多重反應的最佳值。 Design-Expert 擁有混合式設計(Mixture Design)功能，可讓您可以用最短的時間發現最佳化的公式。面對競爭日益激烈的市場，如何加速新產品的開發、如何加速製程的發展、如何改善產品的品質、如何避免技術人員經驗的斷層、如何得到最佳生產條件、如何簡化複雜的非線性系統等等的問題，Design Expert將會是您唯一的解決方案，提供各種最完整的實驗設計方法，可以自動找出重要影響因子，並滿足各項最完整的實驗設計功能！   新版更新 Even more new features in DX12 Logistic Regression Works for any response that consists of two values, not just responses with only 0s and 1s. Chi-squared tests provided for model-term significance. McFadden, Adj. McFadden, and Tjur pseudo-R-squared statistics added to assess models. Optimization provides criteria based on the probability of success or failure. Level for what’s considered a “success” is configurable. Confirmation tools supported.   Interface The font size configurable in the simulation editor. Icons added to the new graph menus. The factors tool provided in optimization graphs for single factor designs. 3D surface graph titles now editable. Model graphs upgraded to a notebook interface. All graphs now feature dockable legends that can be moved independently. Legend can also be docked to the right or bottom of the graph via the right-click menu. Elements in the legend can be toggled individually via the right-click menu. The font size of the legend can be increased or decreased by hovering over it, holding control, and using the mouse scroll wheel. A histogram of any column of data can be generated in the Graph Columns node. You can set a third axis on the Graph Columns scatterplot to make it into a 3d scatterplot. The Cube plot can be toggled between observed and predicted values. Pairwise comparisons when clicking on a point in Interaction or One Factor plots are now available in a separate toolbox.   Categoric Coding Categoric variables can now use Helmert contrasts, which compares each level to the mean of the remaining levels. Treatment contrasts, which compares each level to a user-selected control or reference level are also now available. Ordinal contrasts no longer need to be numeric; when not...

DTREG 是一款完美的建模工具，適用於商業建模或建立多種醫學資料模型，例如性別、人種、婚姻狀況等! 從一組數據值中提取有用信息的過程被稱為「數據挖掘」（data mining）。這些數據可以用來創建模型並做出預測。目前的技術已經發展出許多預測模型，而如何選擇和應用最好的模型則是一種藝術。 DTREG實現強大的已開發預測建模方法。你可以使用決策樹模型、支援向量機(Support Vector Machine, SVM)、基因表示規劃法(Gene Expression Programming)、符號回歸(Symbolic Regression)，K-means 分群法（k-means clustering）、判別分析法（discriminant analysis）、線性回歸(Linear Regression models)和(Logistic Regression models)。DTREG也可以進行時間序列分析和預測。 Classification and Regression Trees. DTREG can build Classification Trees where the target variable being predicted is categorical and Regression Trees where the target variable is continuous like income or sales volume. DTREG 提供多種強大的預測建模 Multilayer Perceptron Neural Networks Probabilistic Neural Networks General Regression Neural Networks RBF Neural Networks GMDH Polynomial Neural Networks Cascade Correlation Neural Networks Support Vector Machine (SVM) Gene Expression Programming - Symbolic Regression Decision Trees TreeBoost — Boosted Decision Trees Decision Tree Forests K-Means Clustering Linear Discriminant Analysis (LDA) Linear Regression Logistic Regression

EasyFit: 讓分佈擬合變得輕鬆 EasyFit允許自動或手工來擬合大量的分佈到您的數據，並可快速選擇最佳模型。它能夠作為單獨的應用程序運行或配合 Microsoft Excel工作，使您只需要有一些基礎的統計知識就能夠求解大範圍的商業問題。 EasyFit 的優勢： 節省時間：比手工處理可以節省70~95%的分析時間 節省金錢：預防分析錯誤，制定更佳的商業決策 確保您的項目的高質量 快速入門：EasyFit是非常容易學習和使用的 誰需要使用 EasyFit？ EasyFit被大範圍行業的商業分析家，工程師，研究員和學科家成功應用，包括風險分析，保險統計，計量經濟學，市場研究，可靠性工程，水文學，林業，採礦，圖像處理，以及其他需要處理隨機數據的領域。 關鍵特色  支持超過55種連續&離散分佈  自動&手工分佈擬合  高級Excel集成  交互式圖形  擬合優度檢驗 其他特色  分佈查看器&概率計算器  描述性統計量計算  隨機數生成  Excel類似的電子表單  數據導入(Excel, ASCII)  方便使用的界面  內置和在線幫助   用戶界面 EasyFit提供交互式和方便使用的界面，使您工作更高效。 您項目的各個組成部分被組織到各個類別中(數據表和分析結果)以方便導航。這些組成部分在主程序窗口中被作為單獨的窗口顯示，能夠被保存為單獨的項目文件。 自動和手工分佈擬合 強大的參數估計算法允許快速的自動擬合分佈到數據。另外您也可以手工指定分佈參數。 交互式圖形 作為分佈擬合的結果，EasyFit顯示多種圖形，使您能夠對您的數據執行一次完整的分析。  概率密度函數(PDF)  累積分佈函數(CDF)  倖存函數  風險函數(故障率)  累積風險函數  P-P圖  Q-Q圖  概率差異 EasyFit允許在一個圖形上顯示多個相同類型的圖形，方便了比較2個或多個分佈曲線。所有的圖形都支持交互式縮放。您能夠方便的在不同圖形類型間切換，導出圖形到各種格式，複製圖形到剪切板或打印他們。 Excel集成 除了標準的程式外，EasyFit專業版可以作為一個完整的Excel插件工作，使您能夠在Excel中執行數據分析和仿真。EasyFitXL (EasyFit for Excel)允許擬合概率分佈到工作表數據，生成隨機數，以及不需要輸入數據就可以查看分佈圖形。 EasyFitXL提供650個以上的函數，可以用在Excel工作表和VBA應用程序中，用來創建高級概率模型和基於分析和模擬結果來制定商業決策。隨EasyFitXL附帶的示例工作表顯示了Excel用戶如何只需基礎的VBA知識就可以對他們的模型執行蒙特卡洛模擬(Monte Carlo simulation).另外EasyFitXL能夠和第三方的基於Excel的模擬應用一起配合使用。 電子表單和VBA函數包括PDF，CDF，風險函數(hazard function),逆CDF(分位點函數)，眾數，均值，方差，標準差，偏態(skewness)，峰態(kurtosis)和在EasyFit中可用的55種分佈的隨機數生成。   StatAssist StatAssist是一個整合的工具，允許您探索支持的概率函數的屬性，而不需要輸入數據。和分佈圖形一起，StatAssist顯示下列值(基於分佈參數而不同)：  最小值，最大值，眾數，均值，方差，標準差 偏態(skewness)，峰態(kurtosis)，分位點(逆CDF值) 尾部概率 這個有用的工具可以獨立於其他產品特徵運行。 擬合優度檢驗 擬合優度 (GOF) 檢驗測量隨機樣本和理論概率分佈函數的相容性。換句話說，這些檢驗顯示您選擇的分佈擬合您的數據的程度。 EasyFit支持下列GOF檢驗：  Kolmogorov-Smirnov  Anderson-Darling Chi-Squared &...

GAMS 是一個高層次的數學規劃和優化建模系統。它是由一種語言的編譯器和一個穩定的集成了高性能求解器。 GAMS是專為複雜的，大型的建模應用程序，並允許你建立大維護的模型，可以很快地適應新的形勢。 GAMS以簡單清楚的使用者介面和強健穩定的數值分析能力見長。 GAMS事實上並不代表任何最佳化數值演算法，而是一個高階語言的使用者介面，利用GAMS可以很容易建立、修改、除錯你的最佳化模型輸入檔，而輸入檔經過編譯後，成為較低階的最佳化數值演算法程式所能接受的格式，再加以執行並寫出輸出檔。 數值演算法方面，對線性與非線性規劃問題，GAMS使用由新南威爾斯大學的Murtagh、及史丹福大學的Gill、Marray、Saunders、Wright等人所發展的MINOS [Murtagh and Saunders, 1983]演算法。MINOS是“Modular In-core Non-linear Optimization System”的縮寫，這個演算法綜合了縮減梯度法和準牛頓法，是專門為大型、複雜的線性與非線性問題設計的演算法。對混合整數規劃問題，則採用亞歷桑那大學的Marsten及巴爾第摩大學的Singhal[1987]共同發展的ZOOM(Zero/One Optimization Method)演算法。