正态性和对数正态性的检验列数据

•我们增加了一种正态性检验（Anderson-Darling）。因此，Prism现在可以通过四种检验法来检测正态性。

•现在，列数据的正态性检验是一项独立分析，而非列统计信息的插件。

•除（或代替）正态性检验外，还包括对数正态性检验，并将检验您的数据是否存在较高可能从正态（高斯）或对数正态分布中抽样得到。

•绘制 QQ图 作为正态性检验的一部分。

 

新变换

•将数据舍入到小数点后指定的位数。

•以2为底的对数及其倒数（2^Y）

•逆统计函数可根据统计比率（和自由度）：zinv、tinv、chiinv、Finv（在编写用户自定义方程或变换时使用）来计算P值。

 

t检验

•多重t检验分析现可以自动绘制火山图（差异与P值）。

•t检验现可以绘制平均值之间差异的置信区间。

•单样本t检验可与在分组表中输入的数据（即平均值、n和SD或SEM）一起使用。

 

其他改进

•Grubbs检验报告发现异常值时的G值。

•使用分组表、嵌套表或XY表，分别检验每个子列的异常值。

•行统计可以计算平均值和置信区间。

•创建ROC曲线时，选择您想要的置信水平（即99％，而非95％）及其计算方法。

•二项式检验速度更快。

•计算非线性回归的非对称置信区间要快2-3倍。

•描述性统计包括调和平均值和二次平均值及其置信区间。

•相关矩阵分析可以创建R2值的热度图 （8.1中的新功能）。