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GraphPad Prism 8.4.2破解版

软件大小:34MB

软件语言:简体中文

软件授权:官方版

软件类别:办公软件

软件等级:

更新时间:2021-09-18

应用平台:Win10/Win8/Win7

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GraphPad Prism集生物统计、曲线拟合和科技绘图于一体,其所具有的功能均非常实用和精炼,包括了一些特色的功能,如ROC曲线分析、Bland-Altman分析等;曲线拟合功能是GraphPad Prism超越其他统计软体的制胜法宝,该软件的线性/非线性拟合功能使用操作极其方便,不仅内置了常见的回归模型,还专门内置了Aadvanced Rradioligand Bbinding, Bacterial Growth, 剂量反映曲线,峰拟合等数十个生物统计模组,这款软件的绘图功能也很具特色,无需专门绘製统计图形,只要输入资料,图表自动生成且随资料改变及时更新,非常方便实用。今天小编推荐的是GraphPad Prism 8.4.2.679破解版,该软件结合了科学的图形绘制,全面的曲线拟合(非线性回归),易于理解的统计数据和数据组织。 这款软件最初是为医学院校和制药公司中的实验生物学家设计的,尤其是针对药理学和生理学的生物学家。 棱镜现在被各种生物学家以及社会和自然科学家广泛使用。 来自110多个国家/地区的200,000多名科学家依靠Prism来分析,绘制图形和展示其科学数据。 它也被本科生和研究生广泛使用。能进行自定义方程曲线拟合的软体中,该软件的操作最为简便快捷,拟合前参数设置方便,拟合速度快,并支援批量拟合,这在同类软体中非常少见,可以说GraphPad Prism当之无愧为非线性拟合的高手。Prism 在科学图表的绘製方面可以视为Sigmaplot的替代软体,但是却又包含了简单的试算表,可以直接输入原始数据,软体自动计算标准差和p value,此外,也包含了其他几项数值分析的能力。

破解教程

1、下载数据包并解压,双击“InstallPrism8-64bit.msi”进行安装

2、软件正在安装,请耐心等待

3、安装完成

4、安装完成后将破解补丁复制到安装目录下替换原文件即可
默认安装目录为:C:\Program Files\GraphPad\Prism 8

软件功能

1、有效组织您的数据
Prism为您的分析进行了特别的设计 — 定量分析和分类数据分析。使得正确输入数据、选择合适的分析和创建精美的图表变得更加容易。
2、进行正确的分析
避免使用统计术语。Prism使用清晰的语言提供大量的分析库,涵盖从普通到高度特定的分析 — 包括非线性回归、t检验、非参数比较、方差分析(单因素、双因素和三因素)、列联表分析、生存分析等等。每项分析都列有一个清单,以帮助您了解所需的统计假设并确认您选择了适当的检验。
3、使用中随时获得帮助
降低统计的复杂性,Prism的在线帮助超出您的预期,几乎每个步骤都可从在线Prism指南中访问数千页信息。 浏览图形组合(Graph Portfolio),了解如何绘制众多的图形类型。 教程数据集还可帮助您理解执行某些分析的原因以及如何解读结果。
4、一键式回归分析
没有其他程序能像Prism那样简化曲线拟合。 选择方程式,Prism即可完成其余工作 – 拟合曲线、显示结果和函数参数列表,在图形上绘制曲线并插入未知值。
5、专注于研究而不是软件
无需编码。 图形和结果会实时自动更新。 数据和分析的任何更改(添加丢失的数据、省略错误的数据、纠正错别字或更改分析选择)都将立即反映在结果、图形和布局中。
6、无需编程即可让您的工作自动执行
只需点击一下,即可自动将多个成对比较添加到您的分析中。只需点击工具栏按钮,即可执行这些线和星号的自定义选项。对数据或分析进行的调整,图上显示的分析结果也将自动更新。
7、众多的自定义图形方法
更直观地展示您的数据,而不是操作软件。 Prism让创建所需的图形变得容易。 选择图形类型,然后自定义任何部分 – 数据的排列方式、数据点的样式、标签、字体、颜色等等。 自定义选项不尽其数。
8、一键导出出版质量的图形
减少发表所需的时间。 Prism允许您自定义导出(文件类型、分辨率、透明度、尺寸、色彩空间 RGB/CMYK),以满足期刊的要求。 设置默认值以节省时间。
9、加强协作
不仅限于分享您的图表。 Prism全面记录您的数据,使您能够与其他科学家有效进行协作。 Prism项目的所有部分(原始数据、分析、结果、图形和布局)都包含在一个单一的文件中,一次单击即可完成共享。 这样,其他人就可以轻松同步您的工作,从而提高了结果的清晰度并简化了协作过程。

软件特色

一、统计比较
配对或非配对 t 检验。 报告 P 值和置信区间。
自动生成多次 t 检验分析的火山图(差值相比于 P 值)。
非参数 Mann-Whitney 检验,包括中位数差值的置信区间。
用于比较两组的 Kolmogorov-Smirnov 检验。
含中位数置信区间的 Wilcoxon 检验。
一次执行多个 t 检验,使用错误发现率(或 Bonferroni 多重比较)选择哪些比较是需要进一步研究的发现。
进行普通或重复测量方差分析,然后进行 Tukey、Newman-Keuls、Dunnett、Bonferroni 或 Holm-Sidak 多重比较检验,趋势后验或 Fisher 最小显著性检验。
在不假设群体具有相同标准偏差的情况下,使用 Brown-Forsythe 和 Welch 方差分析进行单因素方差分析,然后进行适当的比较检验(Games-Howell、Tamhane T2、Dunnett T3)
许多多重比较测试都伴随着置信区间和多重性调整的P值。
进行 Greenhouse-Geisser 校正,因此重复测量的单向、双向和三向方差分析不必假设结果呈球形分布。 选择此项时,多个比较检验也不必假设呈球形分布。
含 Dunn 后验的 Kruskal-Wallis 或 Friedman 非参数单向方差分析。
Fisher 精确检验或卡方检验。 计算含置信区间的相对风险和优势比。
对即使在某些后验中仍缺少数值的数据进行双向方差分析。
对一个或两个因素进行重复测量的数据进行双向方差分析。 Tukey、Newman-Keuls、Dunnett、Bonferroni、Holm-Sidak 或 Fisher LSD 多重比较检验主要和简单效应。
三向方差分析(限制在其中两个因素中的两个级别,和在第三个因素中的任意数量的级别)。
使用混合效应模型(类似于重复测量方差分析,但能够处理丢失的数据),分析重复测量数据(单向、双向和三向)。
Kaplan-Meier 生存分析。 应用对数秩检验(包括趋势检验)比较曲线。
使用嵌套 t 检验或嵌套单向方差分析比较嵌套数据表中的数据(使用混合效应模型)。
二、非线性回归
拟合我们的 105 个内置方程式之一,或输入您自己的方程式。 现在包括生长方程族: 指数生长、指数平台、Gompertz、Logistic 和 beta(先增长后衰减)。
输入微分或隐式方程。
输入用于不同数据集的方程。
全局非线性回归 – 在数据集之间共享参数。
强大的非线性回归功能。
自动识别或消除离群值。
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。
通过几种方法差分权重,并评估加权方法的效果。
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。
使用参数 SE 或 CI 量化拟合精度。 置信区间可为对称性(传统上)或不对称性(更准确)。
应用 Hougaard 偏度量化不精确的对称性。
绘制置信度或预测带。
检验残差的正态性。
运行或复制模型充分性检验。
报告协方差矩阵或依赖集。
从最佳拟合曲线中轻松插入数据点。
将直线拟合到两个数据集,并确定交点和双方斜率。
三、列统计
计算描述性统计: 最小值、最大值、四分位数、均值、标准差(SD)、标准误(SEM)、置信区间(CI)、变异系数(CV)、偏度、峰度。
含置信区间的均值或几何均值。
频率分布(从 bin 到直方图),包括累积直方图。
通过四种方法进行正态性检验(新功能: Anderson-Darling)。
对数正态性检验,以及从正态(高斯)与对数正态分布中取样的可能性。
创建 QQ 图作为正态性检验的一部分。
单样本 t 检验或 Wilcoxon 检验,用于对柱均值(或中位数)和理论值进行比较。
使用 Grubbs 或 ROUT 方法鉴别异常值。
分析批量 P 值,应用 Bonferroni 多重比较或 FDR 方法识别“重大”研究结果或发现。
四、简易的线性回归和相关性
计算含置信区间的斜率和截距。
强制回归线穿过指定点。
拟合以复制 Y 值或均值 Y。
应用运行测试来检验线性度偏离。
用四种不同方式(包括 QQ 图)计算和绘制残差图。
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)相关性。
五、广义线性模型(GLM)
使用新的多变量数据表生成多个自变量与单个因变量的相关模型。
多元线性回归(当Y连续时)。
泊松回归(当Y计数时;0,1,2,…)
逻辑回归(当Y为二进制时;是/否、通过/失败等)。
六、临床(诊断)实验室统计
Bland-Altman 图。
受试者工作特征(ROC)曲线。
Deming 回归(II 型线性回归)。
七、模拟
模拟XY、列或列联表。
重复模拟数据的分析,作为 Monte-Carlo 分析。
根据选择或输入的方程式和您选择的参数值绘制函数图。
八、其他计算
曲线下面积,含置信区间。
转换数据。
标准化。
鉴别异常值。
正态性检验。
转置表格。
减去基线(以及合并列)。
将每个值计算为其行、列或总计的分数。

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