graphpad prism8破解版是一款非常好用數據統計軟件,通過線上進行數據分析提高你的辦公效率.相信用過graphpad prism6和graphpad prism7的小伙伴們能很快上手graphpad prism8,這里小編重點介紹如何安裝破解.歡迎感興趣的用戶來IT貓撲下載應用!
graphpad prism 8安裝介紹
運行軟件,運行"InstallPrism8-64bit.msi"程序安裝軟件,選擇軟件的安裝目錄,可以選擇C盤之外的位置安裝.
正在安裝軟件,這個過程可能需要幾分鐘,請稍等.
安裝完成,點擊finish.然后根據小編提供的加成開始破解軟件
破解步驟
雙擊InstallPrism8-64bit.msi安裝主程序,安裝完成后不要立刻運行,等待破解完后后再打開.
打開軟件包,將crack目錄下的破解補丁復制到軟件安裝目錄下替換原文件.(在安裝時最好記住安裝在哪一個目錄)
運行桌面快捷方式打開軟件,軟件已激活破解.
注意:"Help -> About" 會崩潰,無需擔心,不影響軟件功能和破解效果.
功能介紹
【分析清單】
完成分析后,軟件獨特的分析檢查表可幫助確保選擇適合您的實驗設計的分析,并了解分析背后的假設.
【追溯每一個分析】
除非能準確記錄數據的分析方式,否則這不是真正的科學.對它件來說這不是問題.您遠不會想知道結果如何.即使工作是由其他人完成的,您也可以查看(并更改)所有分析選擇,并查看分析順序(即在曲線擬合之前將X值轉換為對數).同樣,可以輕松檢查誤差條是否代表SD還是SEM(或其他).
【自動化無需編程】
項目的所有部分都是相互關聯的.這意味著當修復數據輸入錯誤時,它會自動更新所有結果,圖形和布局.另一個優點是可以立即分析重復實驗.在使用來自一個實驗的數據完成分析和繪圖步驟之后,就不必重復所有這些步驟.軟件提供了幾種回收工作的方法—分析和繪制重復實驗,無需重復任何繁瑣的步驟,無需任何腳本或編程.還為那些想要更復雜的自動化的人提供腳本語言.
【自動錯誤條】
如果輸入原始數據,它可以自動將誤差條繪制為SD,SEM,范圍,四分位數范圍或95%置信區間.如果您在其他位置計算了誤差值,請將它們輸入標記(SD或SEM)子列.該軟件的分析(即t檢驗,ANOVA,回歸)將考慮SD(或SEM)和樣本大小.
【準備發布】
該軟件將從原始數據轉移到圖形(或布局),準備好演示文稿、海報或出版物.單擊即可將完成的圖形或布局發送到Powerpoint或word.當然,復制和粘貼也可以.導出為TIFF、EPS、JPG或PDF(及更多)格式,以及滿足科學期刊要求所需的所有選項.
【可以理解的統計數據】
雖然它不會取代大型統計程序,但它可以讓您輕松執行實驗室和臨床研究人員常用的基本統計測試.提供t檢驗,非參數比較、單、雙和三向方差分析,應急表的分析和生存分析.分析選擇以清晰的語言呈現,避免了不必要的統計術語.與其他程序不同,軟件提供可理解的統計幫助.從任何數據分析對話框中按"Learn"按鈕,在線文檔將解釋分析的原理,以幫助您做出適當的選擇.一旦做出選擇,它就會在有組織,易于理解的表格上展示結果.文檔超出了您的預期.其中一半以上用于徹底解釋基本統計和非線性曲線擬合,教您如何正確分析數據.
【完整的工作記錄】
項目文件不僅包含數據、分析和圖形.它的文件可以是您實驗的完整記錄.每個文件可以包含任意數量的數據表、信息頁面、分析結果、圖表和頁面布局.數據表不僅可以包含分析的數據和圖形,還可以包含您決定排除的數據,這些數據保留在數據表中(藍色斜體).可以突出顯示稍后要查看的值.每個信息頁面都可以存儲成非結構化注釋和結構化信息常量,例如批號、濃度、筆記本頁碼等.圖形和布局可以用文字、線條、箭頭、方框、表格、方程式、圖片等裝飾.用顏色編碼的浮動筆記對任何頁面進行注釋,并突出顯示(您選擇的顏色)要再次查看的頁面名稱,或者希望其他人查看.將文件保存在計算機或網絡上,或直接保存到基于云的實驗室筆記本LabArchives.
【非線性回歸】
非線性回歸是分析數據的重要工具,但通常比它需要的更難.沒有其他程序可以簡化曲線擬合.實際上,您通常可以在一個步驟中擬合曲線.只需從常用方程的廣泛列表中選擇一個方程式(或輸入自己的方程式),軟件自動完成剩下的方程式—擬合曲線,將結果顯示為表格,在圖表上繪制曲線,并插入未知值.將多個數據集的數據并排放置在有組織的數據表上,可以同時將所有數據集放入其中. 可以將相同的模型分別放入每個數據集,使用全局非線性回歸在數據集之間共享參數值,或將不同的模型擬合到不同的數據集中.軟件還為您提供了許多先進的配件選擇.可以將**擬合參數的置信區間報告為不對稱范圍(輪廓似然法),這比通常的對稱區間更精確.還可以從標準曲線中自動插入未知值(即分析RIA數據),使用F檢驗或Akaike的信息準則(AIC)比較兩個方程的擬合,繪制殘差,識別離群值,差分權重數據點,測試 正常性的殘差,等等.
