Statgraphics Centurion — статистический пакет для анализа данных, визуализации и предиктивной аналитики, разработанный с целью поддержки прикладных статистических задач в науке, инженерии и бизнесе. Программный продукт объединяет инструменты для описательной статистики, проверки гипотез, регрессионного анализа, анализа дисперсии (ANOVA), планирования экспериментов (DOE), контроля процессов и анализа временных рядов. Интерфейс ориентирован на пользователей с разным уровнем подготовки: от прикладных специалистов до статистиков, обеспечивая как графические, так и табличные представления результатов.
История и развитие программы связаны с последовательным расширением набора статистических методов и средств визуализации; с течением времени в продукт добавлялись модули для многомерного анализа, моделирования и интеграции с внешними базами данных и файловыми форматами. Statgraphics применяется в прикладных областях, таких как контроль качества, оптимизация технологических процессов, маркетинговые исследования и научные публикации, где требуются воспроизводимые аналитические процедуры и наглядная интерпретация результатов.
- Описательная статистика: сводные показатели, распределения, частотные таблицы и базовые визуализации для первичного анализа данных.
- Регрессионный анализ: линейная и нелинейная регрессия, множественная регрессия, модельная селекция, диагностика качества модели и выявление выбросов.
- ANOVA и сравнительные тесты: однофакторный и многофакторный анализ дисперсий, пост-хок тесты для множественных сравнений и анализ взаимодействий.
- Контроль процессов качества (SPC): карточки контроля (X̄, R, S, p, np, c, u), анализ способности процесса (Cp, Cpk) и инструменты для обнаружения смещений и тенденций.
- Планирование экспериментов (DOE): полномасштабные и дробные факторные планы, ответные поверхности, оптимизация факторов и анализ факторов по влиянию на отклик.
- Временные ряды и прогнозирование: методы сглаживания, авторегрессионные модели ARIMA, сезонное моделирование и прогнозирование с оценкой неопределённости.
- Многомерные методы: главный компонентный анализ (PCA), факторы, кластерный анализ и многомерная регрессия.
- Машинное обучение и предиктивная аналитика: алгоритмы классификации и регрессии, деревья решений, методы ансамблей, перекрёстная проверка и оценка метрик прогноза.
- Визуализация данных: диаграммы рассеяния, боксплоты, гистограммы, диагностические графики для моделей и интерактивные представления для исследования закономерностей.
- Автоматизация и отчётность: скрипты, сохранение рабочих процессов, генерация отчётов и экспорт результатов в распространённые форматы для последующего использования.
- Работа с данными: импорт/экспорт из файлов и баз данных, преобразования, обработка пропусков и подготовка данных для анализа.
- Диагностика и проверка моделей: статистические тесты на нормальность, гетероскедастичность, автокорреляцию, а также инструменты для проверки предпосылок моделей.
- Поддержка пользователей: встроенные руководства, примеры аналитических сценариев и шаблоны типичных исследований (в зависимости от версии продукта).