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graphpad prism9破解版

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軟件指數(shù)：5 分

相關(guān)標簽: graphpadprism 醫(yī)學繪圖軟件繪圖軟件畫圖軟件

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類型：軟件應用工具
版本：v9.5.1.733 離線完整版
大�。�173.0M
更新：2025-08-08 12:26
語言：中文
等級：
平臺：Win11, Win10, Win7, Win8
中文名：graphpad prism

graphpad prism9中文破解版主要用于科研繪圖，能夠運用于醫(yī)學和生物學等行業(yè)，作為專業(yè)的學術(shù)圖形繪制軟件，此版為大家準備了補丁文件和注冊機，包含了兩種激活方式，能夠有效破解，解鎖完整的功能，繪圖無限制！

官方介紹

GraphPad Prism是一款強大的專業(yè)醫(yī)學繪圖軟件，中文名棱鏡，最初只是為醫(yī)學院校和制藥公司的生物學家設計的軟件，用于處理復雜的科研數(shù)據(jù)，并生成更容易理解的曲線等學術(shù)圖形。經(jīng)過數(shù)年的迭代和功能增強，GraphPad Prism 如今已經(jīng)被各種生物、物理以及社會學家廣泛使用，有超過 110 個國家的 20 萬科學家每天通過其完善自己的科研報告。GraphPad Prism 雖然不比那些專業(yè)且大型的數(shù)據(jù)統(tǒng)計工具，但它依舊可以讓您輕松執(zhí)行實驗室和臨床研究人員常用的基本統(tǒng)計測試。GraphPad Prism 提供檢驗、非參數(shù)比較、一維、二維和三維方差分析等統(tǒng)計方式，并以清晰的語言呈現(xiàn)分析結(jié)果，避免了專業(yè)軟件里復雜且冗長的統(tǒng)計報告。除此之外，您可以在任何數(shù)據(jù)分析對話框中通過「Learn」按鈕獲得分析原理解釋，以幫助您做出更好的選擇，當您確認了分析原理，GraphPad Prism 便即刻呈現(xiàn)分析結(jié)果。

全新的Prism 9新增了主成分分析功能（PCA），一種通過最大化每個新維度的方差將高維空間中的數(shù)據(jù)投影到低維空間中的方法。主要用作探索性數(shù)據(jù)分析和建立預測模型的工具，可以用于可視化群體之間的遺傳距離和相關(guān)性。另外，Prism 9還對多變量數(shù)據(jù)表進行了許多重大改進，包含有增加的數(shù)據(jù)限制、自動識別變量類型、數(shù)據(jù)表中的文本信息、自動變量編碼等功能，有效優(yōu)化用戶的分析過程，提高用戶的工作效率。

prism9中文版下載免費版

graphpad prism9新功能

更高維度的數(shù)據(jù)！

Prism 9對多變量數(shù)據(jù)表進行了許多重大改進。使用標準結(jié)構(gòu)探索更大的數(shù)據(jù)集，并通過以下改進執(zhí)行新的和改進的分析：

1、增加的數(shù)據(jù)限制-在每個數(shù)據(jù)表中最多輸入1024列數(shù)據(jù)

2、自動識別變量類型-將多變量數(shù)據(jù)表中的變量識別為連續(xù)值，分類值或標簽值

3、數(shù)據(jù)表中的文本信息-直接以文本形式輸入數(shù)據(jù)。無需編碼“ 0”和“ 1”之類的變量，只需直接在數(shù)據(jù)表中輸入“ Male”和“ Female”

4、自動變量編碼-輸入您的數(shù)據(jù)，讓Prism負責其余的工作。Prism會自動將分類文本變量編碼為數(shù)字“虛擬”變量

向圖形添加新尺寸

直接從原始數(shù)據(jù)，符號位置（X和Y坐標），大小和填充顏色的編碼變量創(chuàng)建氣泡圖。請注意，可以使用分類（分組）或連續(xù)變量來定義符號顏色和符號大小。

在此圖上，超過100個國家/地區(qū)顯示為單個圓圈。每個圓圈的X坐標代表該國的GDP（PPP），而Y坐標代表出生時的平均預期壽命。每個符號的大小與其所代表的國家的人口成比例（兩個最大的符號分別代表中國和印度）。最后，每個符號的顏色代表該國家所在的大陸。在這種情況下，此最終變量（顏色）是分類變量，但氣泡圖中的顏色也可以由連續(xù)變量定義：在該圖中，符號的X坐標，Y坐標和大小與以前相同。但是，現(xiàn)在該符號的顏色連續(xù)不斷地代表該國家每1000個人的出生率。棱鏡現(xiàn)在還具有內(nèi)置的半透明配色方案，以便可以更清晰地看到重疊的符號。

自動將多個比較結(jié)果添加到圖形！

只需執(zhí)行多個成對比較的適當分析即可。然后單擊一次以將這些結(jié)果自動添加到圖形中。要自定義這些行和星號，只需再次單擊工具欄按鈕。調(diào)整數(shù)據(jù)或分析，圖形上顯示的結(jié)果將自動更新。但是請記住，P值只是故事的一部分。別忘了報告效果估算值（例如，均值差異為95％置信區(qū)間�。�

主成分分析（PCA）

有時，收集的變量數(shù)量遠遠超過可供研究的學科數(shù)量。考慮基因表達研究，其中從分為兩組的受試者中測量了成百上千種不同基因的表達水平：治療組和對照組�？赡軆H僅是變量太多而無法使模型適合數(shù)據(jù)。但是，選擇一些要從分析中排除的變量只會丟掉可能有用的信息！PCA是一種“降維”技術(shù)，可用于減少所需變量的數(shù)量，同時從數(shù)據(jù)中消除盡可能少的信息。

PCA中可用的其他功能包括：

1、通過平行分析（以及Kaiser方法，總方差閾值方法等）選擇組件

2、碎石圖，分數(shù)圖和雙線圖的生成

3、自動準備PCA結(jié)果以進一步用于多元線性回歸（主成分回歸）

使用估計圖更好地可視化T測試結(jié)果

在測試中執(zhí)行，Prism現(xiàn)在將自動創(chuàng)建結(jié)果的估計圖。在此圖上，兩組的原始數(shù)據(jù)都將繪制在左側(cè)的Y軸上。在右邊的Y軸上，將繪制組均值的差及其95％置信區(qū)間。該可視化提供的信息比單獨的P值還多，因為它不僅顯示了95％CI是否包含零（如果95％CI包含零，則P值將大于0.05；它還顯示了95％CI的寬度）。如果95％CI不包括零，則P值將小于0.05）