graphpad prism8

graphpad prism8破解版是一款非常好用数据统计软件,通过线上进行数据分析提高你的办公效率.相信用过graphpad prism6和graphpad prism7的小伙伴们能很快上手graphpad prism8,这里小编重点介绍如何安装破解.欢迎感兴趣的用户来IT猫扑下载应用!

graphpad prism 8安装介绍

运行软件,运行"InstallPrism8-64bit.msi"程序安装软件,选择软件的安装目录,可以选择C盘之外的位置安装.

正在安装软件,这个过程可能需要几分钟,请稍等.

安装完成,点击finish.然后根据小编提供的加成开始破解软件

破解步骤

双击InstallPrism8-64bit.msi安装主程序,安装完成后不要立刻运行,等待破解完后后再打开.

打开软件包,将crack目录下的破解补丁复制到软件安装目录下替换原文件.(在安装时最好记住安装在哪一个目录)

运行桌面快捷方式打开软件,软件已激活破解.

注意:"Help -> About" 会崩溃,无需担心,不影响软件功能和破解效果.

功能介绍

【分析清单】

完成分析后,软件独特的分析检查表可帮助确保选择适合您的实验设计的分析,并了解分析背后的假设.

【追溯每一个分析】

除非能准确记录数据的分析方式,否则这不是真正的科学.对它件来说这不是问题.您远不会想知道结果如何.即使工作是由其他人完成的,您也可以查看(并更改)所有分析选择,并查看分析顺序(即在曲线拟合之前将X值转换为对数).同样,可以轻松检查误差条是否代表SD还是SEM(或其他).

【自动化无需编程】

项目的所有部分都是相互关联的.这意味着当修复数据输入错误时,它会自动更新所有结果,图形和布局.另一个优点是可以立即分析重复实验.在使用来自一个实验的数据完成分析和绘图步骤之后,就不必重复所有这些步骤.软件提供了几种回收工作的方法—分析和绘制重复实验,无需重复任何繁琐的步骤,无需任何脚本或编程.还为那些想要更复杂的自动化的人提供脚本语言.

【自动错误条】

如果输入原始数据,它可以自动将误差条绘制为SD,SEM,范围,四分位数范围或95%置信区间.如果您在其他位置计算了误差值,请将它们输入标记(SD或SEM)子列.该软件的分析(即t检验,ANOVA,回归)将考虑SD(或SEM)和样本大小.

【准备发布】

该软件将从原始数据转移到图形(或布局),准备好演示文稿、海报或出版物.单击即可将完成的图形或布局发送到PowerPoint或word.当然,复制和粘贴也可以.导出为TIFF、EPS、JPG或PDF(及更多)格式,以及满足科学期刊要求所需的所有选项.

【可以理解的统计数据】

虽然它不会取代大型统计程序,但它可以让您轻松执行实验室和临床研究人员常用的基本统计测试.提供t检验,非参数比较、单、双和三向方差分析,应急表的分析和生存分析.分析选择以清晰的语言呈现,避免了不必要的统计术语.与其他程序不同,软件提供可理解的统计帮助.从任何数据分析对话框中按"Learn"按钮,在线文档将解释分析的原理,以帮助您做出适当的选择.一旦做出选择,它就会在有组织,易于理解的表格上展示结果.文档超出了您的预期.其中一半以上用于彻底解释基本统计和非线性曲线拟合,教您如何正确分析数据.

【完整的工作记录】

项目文件不仅包含数据、分析和图形.它的文件可以是您实验的完整记录.每个文件可以包含任意数量的数据表、信息页面、分析结果、图表和页面布局.数据表不仅可以包含分析的数据和图形,还可以包含您决定排除的数据,这些数据保留在数据表中(蓝色斜体).可以突出显示稍后要查看的值.每个信息页面都可以存储成非结构化注释和结构化信息常量,例如批号、浓度、笔记本页码等.图形和布局可以用文字、线条、箭头、方框、表格、方程式、图片等装饰.用颜色编码的浮动笔记对任何页面进行注释,并突出显示(您选择的颜色)要再次查看的页面名称,或者希望其他人查看.将文件保存在计算机或网络上,或直接保存到基于云的实验室笔记本LabArchives.

【非线性回归】

非线性回归是分析数据的重要工具,但通常比它需要的更难.没有其他程序可以简化曲线拟合.实际上,您通常可以在一个步骤中拟合曲线.只需从常用方程的广泛列表中选择一个方程式(或输入自己的方程式),软件自动完成剩下的方程式—拟合曲线,将结果显示为表格,在图表上绘制曲线,并插入未知值.将多个数据集的数据并排放置在有组织的数据表上,可以同时将所有数据集放入其中. 可以将相同的模型分别放入每个数据集,使用全局非线性回归在数据集之间共享参数值,或将不同的模型拟合到不同的数据集中.软件还为您提供了许多先进的配件选择.可以将最佳拟合参数的置信区间报告为不对称范围(轮廓似然法),这比通常的对称区间更精确.还可以从标准曲线中自动插入未知值(即分析RIA数据),使用F检验或Akaike的信息准则(AIC)比较两个方程的拟合,绘制残差,识别离群值,差分权重数据点,测试 正常性的残差,等等.