El software estadístico gratuito es una alternativa práctica a los paquetes comerciales. Muchos de los programas gratuitos para usar tienen como objetivo ser similar en funciones a los paquetes comerciales, ya que son paquetes estadísticos generales que realizan una variedad de análisis estadísticos. Muchos otros programas gratuitos para usar fueron diseñados específicamente para funciones particulares, como análisis factorial, análisis de potencia en cálculos de tamaño de muestra, árboles de clasificación y regresión, o análisis de datos faltantes.
Muchos de los paquetes de uso gratuito son bastante fáciles de aprender, utilizando sistemas de menú. Muchos otros están impulsados por el comando. Otros son meta-paquetes o entornos de computación estadística, que permiten al usuario codificar procedimientos estadísticos completamente nuevos. Estos paquetes provienen de una variedad de fuentes, incluidos gobiernos, universidades e particulares.
Este artículo es principalmente una revisión de los paquetes estadísticos generales.
Muenchen analiza las tendencias en artículos académicos que citan paquetes de software estadístico y muestra que, si bien SPSS es claramente el plomo, R ha crecido constantemente y fue, en 2016, el segundo más citado. [4] Muestra en una revisión posterior de que, entre los paquetes R Point and Hick, R Commander y Rattle han sido los más frecuentes en los últimos años, con Jamovi en la popularidad en los períodos de tiempo más recientes. [5] Otro artículo de manera similar encontró que R se mudó, en este caso al tercer lugar, pero también informó información de EPI de manera consistente en los 10 principales en tres períodos de tiempo diferentes. [6]
¿Qué software son utiles en estadística?
Cuando se trata de llevar a cabo un análisis estadístico completo de los datos, no puede evitar considerar solo el software más funcional y útil. En el mercado ni hay muchos, incluso de tipos radicalmente diferentes. Este software debe poder llevar a cabo el análisis estático de los datos, proporcionando al cliente preocupado por los resultados con la máxima precisión.
Entre los mejores programas de este tipo, un lugar en particular está ocupado por Apache Spark. En todos los aspectos, es un software muy preciso, que funciona gracias a un motor de análisis increíblemente efectivo. No es coincidencia que sea un programa que utilice una gran potencia del motor. No es sorprendente que se use ampliamente en el campo relacionado con la ciencia de datos. No solo
Recopila los datos necesarios para el análisis, pero los verifica y realiza el análisis. El final se proporciona con toda la información preparada. No debe hacer otros que simplemente los tengan en cuenta. Este programa nació como un proyecto simple de estudiantes universitarios y posteriormente se desarrolló como motor de procesamiento de distribución. Gracias a lo mismo, tendrá la oportunidad de realizar el análisis estadístico de los datos y recuperar la información diversa aparte de una fuente. Sin embargo, es uno de los software más completo entre los que brinda la posibilidad de administrar conjuntos de datos. Además, también es una herramienta con una validez increíble para la gestión de la transmisión de big data. Otro programa que podría usar para realizar el análisis estadístico de los datos se llama SAS. Este último fue creado específicamente para la ejecución de operaciones estadísticas. No es sorprendente que aquellos que desean hacer uso de una excelente herramienta de cálculo es perfecta. Además, utilizando SAS también tiene la oportunidad de crear la funcionalidad de análisis estadístico utilizando el lenguaje de programación apropiado.
Estos dos son solo algunos de los muchos programas de este tipo disponibles en el mercado. Si desea encontrar otros, podemos asesorarle un software como BigML (ampliamente extendido, especialmente entre las empresas de América del Norte). Gracias a las diversas características de BigML, incluso tendrá la oportunidad de ser una interfaz extremadamente cómoda: es un software diseñado para un uso algo simple. El uso de BigML es completamente gratuito y también puede usarlo en combinación con otro software popular, como Google Drive, Google Storage, MS Azure, Dropbox y otros.
Tome otros programas de este tipo también destacan software como Matlab, Tableau, Jupyter, Matplotlib y TensorFlow. Todos son herramientas increíblemente útiles para el análisis estadístico de datos. Entre los muchos, es mejor no olvidar a Weka: un software de aprendizaje automático hecho gracias a Java.
Si no es un programador, difícilmente tendrá suficiente conocimiento para realizar la creación completa del análisis estático de los datos. Por otro lado, sepa que algunos lenguajes de programación no son tan difíciles de aprender como podría parecer a primera vista. Hablamos, por ejemplo, de Python: un lenguaje de programación que puede ser utilizado con éxito por profesionales de varios tipos. Python es uno de esos lenguajes de programación que se puede aprender sin demasiada dificultad gracias a un curso específico. Una vez que se aprenden todas las sutilezas y los diversos detalles de este idioma, se hace intuitivo comprender cómo usarlo de la mejor manera de crear un sistema útil para el análisis estadístico de los datos.
¿Qué es el programa Start estadística?
Para muchos estudiantes, la idea de tener que realizar análisis estadísticos es incómodo. Esto se debe a que las matemáticas y las estadísticas a menudo se enseñan mal en la escuela y apenas se cubren durante la capacitación de pregrado. Además: seamos sinceros, las matemáticas y las estadísticas son conceptualmente difíciles. Sin embargo, realmente no hay necesidad de entrar en pánico. Hay mucho apoyo disponible para que sea más cómodo para realizar análisis estadísticos, incluido este curso en línea, consultores bioestadísticos, sitios web, tutoriales de YouTube e incluso cursos de MOOC.
Si desea asistencia cara a cara, entonces se puede encontrar información sobre el soporte bioestadística aquí:
Hay muchos paquetes estadísticos comerciales disponibles, algunos de los cuales UNISA tiene licencias. Además, hay varios paquetes estadísticos gratuitos disponibles en Internet. Por ejemplo, PSPP es un clon de SPSS, y se puede descargar aquí:
De hecho, la diversidad y la cantidad de paquetes de software y sitios web disponibles son tan grandes que revisarlos sería un trabajo a tiempo completo.
Sin embargo, hay algunos paquetes de software que están fácilmente disponibles y que a menudo se usan en UNISA, incluidos Microsoft Excel, SPSS, SAS, Stata y R, que se superarán brevemente aquí. Luego se proporcionan más detalles en módulos posteriores sobre cada uno de estos paquetes.
Esto es parte del conjunto de programas Microsoft Office. Excel versión 1.0 se lanzó por primera vez en 1985, con la última versión Excel 2016.
¿Qué es Statgraphics y para qué sirve?
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