Consultarea de piata vizeaza pachete software pentru baze de date si operare cu urmatoarele caracteristici tehnice minimale: - Pachetul software va avea mentenanta asigurata pe 3 ani. - Pachetul software va fi preinstat pe laptop, cu urmatoarea configuratie minimala: Procesor Intel® Core™ i7 sau echivalent, 8GB, 1TB, Wireless AC, Windows 10 sau echivalent, cu licenta. Software-ul trebuie sa ofere urmatoarele functionalitati...

Consultarea de piata vizeaza pachete software pentru baze de date si operare cu urmatoarele caracteristici tehnice minimale: - Pachetul software va avea mentenanta asigurata pe 3 ani. - Pachetul software va fi preinstat pe laptop, cu urmatoarea configuratie minimala: Procesor Intel® Core™ i7 sau echivalent, 8GB, 1TB, Wireless AC, Windows 10 sau echivalent, cu licenta. Software-ul trebuie sa ofere urmatoarele functionalitati: • Se poate alege din analize sofisticate univariate si multivariate: o General linear models (GLM) si mixed models o Generalized linear models (GENLIN), inclusiv mult folositele modele ca regresia liniara pentru raspunsuri normal distribuite, modele logistice pentru date binare si modele logliniare pentru count data o Generalized estimating equations (GEE), ce extind modelele GLM pentru a se potrivi datelor longitudinale corelate si grupate o Generalized linear mixed models (GLMM) pentru date ierarhice si pentru o mare varietate de raspunsuri, ca cele ordinale • Descopera relatiile intrinseci prin harti perceptuale, bi-plots si tri-plots • Lucreaza cu datele nominale si ordinale folosind proceduri similare regresiei obisnuite, metodei componentelor principale (PCA, CATPCA) si corelatiei canonice; • Permite interpretarea vizuala a seturilor de date si a modului cum sirurile si coloanele relationeaza in tabele mari de scoruri, numar de cazuri, ratinguri, clasamente sau de similaritati • Administreaza rezidualii non-normali din datele numerice, ca si relatiile neliniare dintre predictori si variabila de iesire • Foloseste Ridge Regression, procedurile Lasso, Elastic Net, selectia de variabile ca si selectarea modelului, atat pentru date numerice cat si pentru date categoriale • Genereaza design-uri - Orthoplan, generatorul de design, produce o arie ortogonala a produselor sau serviciilor potentiale alternative, ce combina diferite caracteristici la diferite grade • Se pot selecta statistici - de la numar de cazuri (counts) pentru variabile categoriale pana la masuri ale dispersiei - si se pot sorta categorii dupa orice statistica folosita • Include urmatoarele teste de semnificatie: testul de independenta chi-patrat, comparatii intre mediile de pe coloane (t test) sau comparatii intre proportiile de pe coloane (z test) • Exporta tabelele in Microsoft® Word, Excel®, PowerPoint® sau HTML pentru utilizarea in rapoarte • Identifica usor cazuri, variabile si valori suspecte sau nevalide • Foloseste Automated Data Preparation (ADP) pentru a detecta si corecta erorile de calitate si infereaza valorile lipsa intr-un singur si eficient pas • Ofera clasificari foarte vizuale si arbori de decizie. Acestia permit prezentarea rezultatelor categoriale intr-o maniera intuitiva, astfel incat analiza categoriala sa poata fi explicata mai usor audientei non-tehnice. • Algoritmii de crestere pentru clasificare sunt: • ofera cel putin de de teste exacte ce acopera intregul spectru de probleme de date neparametrice si categoriale pentru seturi mici sau mari de date. Aceste teste sunt de tip one-sample, two-sample si K-samples si pentru esantioane relationate sau independente, plus teste goodness-of-fit, teste de independenta in tabele de contingenta si in masuri ale asocierii. • Salveaza modelele intr-un fisier central astfel incat prognozele sa poata fi actualizate cand datele se schimba, fara sa fie necesara resetarea parametrilor sau reestimarea modelelor • Include: o Multinomial logistic regression: predictia raspunsurilor categoriale cu mai mult de doua categorii o Binary logistic regression: clasificarea datelor in doua grupuri o Nonlinear regression si constrained nonlinear regression (CNLR): estimeaza parametrii modelelor neliniare o Weighted least squares: adauga importanta masuratorilor dintr-o serie o Two-stage least squares: verificarea corelatiilor dintre variabilele predictor si termenii eroare o Probit analysis: evalueaza valoarea stimulilor folosind o transformare logit sau probit a proportiei raspunsurilor

Arata tot

Arata mai putin