科研绘图工具 Graphpad Prism 8破解版安装替换激活图文详细教程

  发布时间:2018-12-29 10:00:14   作者:佚名   我要评论

GraphPad Prism 8怎么破解?GraphPad Prism 是一款高效易用的科研绘图工具,它可以将科学图形、综合曲线拟合(非线性回归)、可理解的统计数据、数据组织结合在一起。本文主要为大家带来图文详细的GraphPad Prism 8安装破解教程,欢迎有兴趣的朋友前来参考

GraphPad Prism 是一款高效易用的科研绘图工具,它可以将科学图形、综合曲线拟合(非线性回归)、可理解的统计数据、数据组织结合在一起。GraphPad Prism 最初是为医学院校和制药公司的实验生物学家设计的,尤其是药理学和生理学的生物学家。Prism 现在被各种生物学家以及社会和物理科学家广泛使用。超过110个国家的超过20万名科学家依靠 Prism 来分析,绘制和展示他们的科学数据。它也被本科生和研究生广泛使用。本文主要为大家带来图文详细的GraphPad Prism 8安装破解教程,欢迎有兴趣的朋友前来参考。

软件名称:
医学绘图分析软件GraphPad Prism 8.0.1.244 免费破解版 32位/64位
软件大小:
55.5MB
更新时间:
2018-12-29

GraphPad Prism 8安装破解教程

1、在本站下载并解压,如图所示,得到32位和64位安装程序以及crack破解文件夹,内涵破解补丁

2、根据系统版本选择exe安装,双击InstallPrism8-64bit.msi运行,如图所示,点击浏览选择软件安装路径,点击install安装

3、安装中,稍等一会儿

4、安装完成,点击finish退出向导

5、软件会自动运行,如图所示,提示需要注册,我们将软件关掉

6、打开crack破解文件夹,将prism.exe复制到安装目录中,注意根据你刚才安装的版本选择文件夹,小编的是\crack\x64,点击替换目标中的文件

7、如此,GraphPad Prism 8就破解成功了,大家打开使用吧。

GraphPad Prism 8新功能

发现Prism 8的新功能!

推出功能更强大的Prism,具有增强的数据可视化和图形自定义功能,更直观的导航功能以及更复杂的统计分析功能。

增强的数据可视化

小提琴情节

比使用盒须或简单条形图更清晰地可视化大数据集的分布

子列图

在单个图形中组织嵌套数据的相关子集

平滑样条曲线

通过Akima样条和平滑样条显示一般数据趋势的主要改进,改进了对结点数或拐点数的控制

没有更多的微笑

在散点图中更加智能地调整数据点位置,以获得更好看的图形

改进的图形和自定义选项

用居中文本绘制线条和括号

使用星号或自定义标签轻松注释您的数据

自动标记条形图

使用平均值,中位数或样本大小的值来标注条形图,以强调工作中重要的内容

改进了分组图

轻松创建图形,显示单个点(散点图)以及平均值(或中位数)和误差线条

更直观的导航

轻松查找相关表格

新的族面板显示与当前工作表相关的工作表系列,并且分析链自动缩进

轻松在多个结果表之间导航

使用多个结果表进行分析,现在将其分组到一个工作表中,每个结果表都有选项卡;选择要显示或隐藏的选项卡

改进搜索

使用带有指定颜色的高光或注释的工作表进行搜索

现在有八种数据表

新:多变量数据表

每行代表不同的主题,每列是不同的变量,允许您执行多元线性回归(包括泊松回归),将数据子集提取到其他表类型,或选择和转换数据的子集

新增内容:嵌套数据表

分析和可视化包含相关组内子集的数据;使用这些表中的数据执行嵌套t检验和嵌套单向ANOVA

更复杂的统计分析

执行重复测量ANOVA - 即使数据丢失也是如此

现在,Prism将自动适应混合效果模型来完成此分析

定期ANOVA的强大改进

查看单元格,行,列和宏观均值(或最小二乘意味着缺少数据);测试方差的同质性。对于单因素方差分析,请选择不假设均匀方差的检验。

嵌套t检验和嵌套单因子方差分析

利用新类型的数据表来执行嵌套t检验和嵌套ANOVA以及多元线性回归(包括泊松回归)

来自多种类型分析的图残差

以四种不同的方式测试残差的正态性,并从四种不同的方式中选择以显示这些残差

发现Prism 8中可用的统计特征的广度

统计比较

配对或非配对t检验。报告P值和置信区间。

从多个t检验分析中自动生成火山图(差异与P值)。

非参数Mann-Whitney检验,包括中位数差异的置信区间。

Kolmogorov-Smirnov测试比较两组。

Wilcoxon检验具有中位数的置信区间。

使用假发现率(或Bonferroni多重比较)一次执行多次t检验,以选择要进一步研究的发现比较。

普通或重复测量ANOVA,然后是Tukey,Newman-Keuls,Dunnett,Bonferroni或Holm-Sidak多重比较测试,趋势后测试或Fisher最不重要测试。

使用Brown-Forsythe和Welch ANOVA进行单向方差分析而不假设人群具有相同的标准偏差,然后进行适当的比较测试(Games-Howell,Tamhane T2,Dunnett T3)

许多多重比较测试伴随着置信区间和多重性调整的P值。

温室 - Geisser校正如此重复测量单因素,双向和三向ANOVA不必假设球形。选择此项时,多次比较测试也不假设球形。

Kruskal-Wallis或Friedman非参数单因子方差分析与Dunn的后测试。

费舍尔的精确检验或卡方检验。用置信区间计算相对风险和比值比。

双向ANOVA,即使缺少一些后期测试值也是如此。

双因素方差分析,在一个或两个因素中重复测量。 Tukey,Newman-Keuls,Dunnett,Bonferroni,Holm-Sidak或Fisher's LSD多重比较测试主要和简单效果。

三向方差分析(限制在两个因子中的两个水平,以及第三个中的任意数量的水平)。

使用混合效应模型分析重复测量数据(一路,二路和三路)(类似于重复测量ANOVA,但能够处理丢失的数据)。

Kaplan-Meier生存分析。将曲线与对数秩检验进行比较(包括趋势检验)。

使用嵌套t检验或嵌套单向ANOVA(使用混合效应模型)比较嵌套数据表中的数据。

非线性回归

安装我们的105个内置方程式之一,或输入您自己的方程式。现在包括增长方程族:指数增长,指数平台,Gompertz,logistic和beta(增长然后衰减)。

输入微分或隐式方程。

为不同的数据集输入不同的方程式。

全局非线性回归 - 在数据集之间共享参数。

稳健的非线性回归。

自动异常值识别或消除。

使用额外的平方和F检验或AICc比较模型。

比较数据集之间的参数。

应用约束。

通过几种方法对不同的重点进行分析,并评估您的加权方法的效果。

接受自动初始估计值或输入您自己的值。

在指定的X值范围内自动绘制曲线图。

用SE或CI参数量化拟合精度。置信区间可以是对称的(如传统的)或不对称的(更准确)。

用Hougaard的偏度量化不精确的对称性。

绘制置信度或预测带。

测试残差的正态性。

运行或复制模型充分性的测试。

报告协方差矩阵或依赖关系集。

从最佳拟合曲线轻松插入点。

将直线拟合到两个数据集并确定交点和两个斜率。

列统计

计算描述性统计:min,max,quartiles,mean,SD,SEM,CI,CV,skewness,kurtosis。

置信区间的均值或几何平均值。

频率分布(bin到直方图),包括累积直方图。

通过四种方法进行常态测试(新:Anderson-Darling)。

对数正态性检验和从正态(高斯)与对数正态分布中采样的可能性。

创建QQ图作为常态测试的一部分。

一个样本t检验或Wilcoxon检验,将柱平均值(或中位数)与理论值进行比较。

使用Grubbs或ROUT方法识别异常值。

分析一堆P值,使用Bonferroni多重比较或FDR方法来识别“重要”发现或发现。

线性回归与相关

用置信区间计算斜率和截距

强制回归线通过指定点。

适合复制Y值或表示Y.

通过运行测试测试偏离线性度。

以四种不同的方式计算和绘制残差(包括QQ图)。

比较两条或更多条回归线的斜率和截距。

沿标准曲线插入新点。

Pearson或Spearman(非参数)相关。

使用新的多变量数据表的多元线性回归(包括泊松回归)。

临床(诊断)实验室统计

Bland-Altman情节。

接收器操作员特征(ROC)曲线。

戴明回归(类型ll线性回归)。

模拟

模拟XY,列或列联表。

重复分析模拟数据作为蒙特卡罗分析。

绘制您选择或输入的公式和您选择的参数值的函数。

其他计算

曲线下面积,置信区间。

转换数据。

规范化。

识别异常值。

正常性测试。

转置表。

减去基线(并组合列)。

将每个值计算为行,列或总计的一部分。

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