INTERFAZ DE USUARIO
- Escritorio: muestra tablas y gráficos de varios análisis con alertas roja/amarilla/verde.
- Libro de datos: nuevas opciones de clasificación para invertir el orden de las filas más Deshacer expandido.
- Importación de datos: importación directa de datos desde archivos Minitab, SAS y SPSS.
- Vista de panel único opcional en ventanas de análisis: diseño de estilo de informe para tablas y gráficos.
- Interfaz Python: intercambio de datos y ejecución de scripts de Python.
- Barra de herramientas de acceso rápido: acceso con un clic a operaciones y análisis comunes.
- Barra de cintas: reemplaza el menú antiguo y la barra de herramientas de análisis.
- StatGallery: ahora puede guardar gráficos en archivos de imagen.
- Cuadros de diálogo con pestañas: el nuevo diseño simplifica las opciones de configuración.
- Información sobre herramientas en menús emergentes: ayuda importante para los nuevos usuarios.
VISUALIZACIÓN DE GRÁFICOS Y DATOS
- Gráficos de barras con líneas añadidas: para mostrar la segunda variable.
- Dendrogramas: líneas opcionales para separar grupos o clústeres.
- Gráfico de datos perdidos: para visualizar la ubicación de los valores perdidos en una hoja de datos.
- Comparación de muestras pareadas: nuevos gráficos diagonales y de diferencias.
- Desglose de puntos: información ampliada al hacer clic en un punto.
- Fondo transparente: puede especificar un fondo transparente al copiar imágenes.
- Diagramas de Venn y Euler: para visualizar la superposición de conjuntos.
- Gráficos en cascada: para mostrar datos ordenados, secuenciales y tridimensionales.
DISEÑO DE EXPERIMENTOS Y CONTROL DE PROCESOS ESTADÍSTICOS
- Diseños óptimos de alias: construcción de experimentos que maximizan la eficiencia del diseño minimizando el patrón.
- Análisis de capacidad de atributos: análisis de conformidad y estadístico Cpc.
- Gage R&R usando GLM (Modelos lineales generales)- permite datos no balanceados y fuentes adicionales de variabilidad.
- Aumento óptimo de diseños existentes: ejecuciones generadas por ordenador agregadas a diseños existentes para maximizar la eficiencia del diseño.
- Optimización: ahora puede seleccionar qué respuestas optimizar en el Asistente DOE (Diseño de experimentos).
- Recalculado de puntos: se pueden volver a calcular los límites de control y los índices de capacidad en 9 ubicaciones.
REGRESIÓN Y ANÁLISIS DE VARIANZA
- Modelos de calibración: estimación de límites de predicción unilaterales.
- Modelos lineales generales: selección de factores paso a paso e introducción más fácil de interacciones.
- Regresión lineal parcial: ajuste de modelos con múltiples segmentos lineales.
- Regresión cuantílica: modelos para predecir cuantiles de variables de respuesta.
- Gráficos de probabilidad residual – agregados a varios procedimientos.
- Estudios de estabilidad: estimación de la vida útil de múltiples lotes.
- Análisis de componentes de la varianza: el nuevo gráfico de contribución muestra la contribución de cada componente.
- Regresión de recuento cero inflado: modelos de regresión de Poisson y binomial negativo con ceros adicionales.
AJUSTES DE DISTRIBUCIÓN
- Distribuciones de mezcla bivariadas: mezclas de 2 o más distribuciones normales bivariadas.
- Distribuciones de Johnson: números aleatorios y de ajuste para distribuciones SB, SL y SU.
- Distribuciones de mezcla univariadas: mezclas de 2 ó más distribuciones normales univariadas.
- Distribuciones de Poisson cero inflado y binomiales negativas: ajuste y simulación.
APRENDIZAJE MÁQUINA
- Bosques de decisión: construcción de modelos de clasificación y regresión basados en múltiples árboles de decisión.
- Agrupación de K-medias: agrupación de observaciones basadas en similitudes de variables.
TESTS ESTADISTICOS
- Pruebas de equivalencia y no inferioridad para varianzas: comparación de 2 varianzas y comparación de varianza con el objetivo.
- Prueba de Mann-Kendall: prueba de tendencia monótona en una serie temporal.
- Prueba de Levene modificada: prueba de homogeneidad de varianzas en ANOVA de una vía.
- Prueba de Wald-Wolfowitz: comparación no paramétrica de dos muestras.