SIMCA

　　      SIMCA是一款多元变量统计分析软件，用户在使用此工具时只需要使用鼠标点击对应的数据就能将其转换为您需要的信息，从而让用户在作出决定时能有一个可靠的参考;该程序还适合应用于特种化学品和石油化学品领域;所有用户都可以使用此工具进行数据探索、分析、解释，深入研究数据以使用多变量分析找到隐藏的细节。

　　软件功能：

　　输入

　　● 新的SIMCA输入模块和指导用于解决在输入数据集的问题

　　● 支 持文件格式：Excel2010,DIF,CSV,Text文件，GalacticSPC,BrukerOPUS,JCAMP- DX,

　　● Matlab5,Lotus1-2-3,NSAS,Brimrose版本1,UnscramblerAscii,Net-CDF,HPLCChemStation,

　　● ThermoSIEVE文件,SIMCAandMODDE文件

　　● 使用ODBC,OPC,SimApi直接从数据库输入

　　● 用粘合的整个数据集输入

　　● 用插件程序DLLSIMCA输入功能输入任何一种格式文件

　　● 支持几个数据集的输入和查看

　　● 转置矩阵

　　● 文件的灵活合并和附加

　　● 数据的剪切，复制，黏贴和插入等编辑

　　● 变量报告和IDs,BatchandPhaseIDs,ClassIDs观察报告

　　● 照原来的样子输入定性变量

　　● 支持日期/时间变量

　　● 指定X和Y定义默认工作表

　　● 缺失文本

　　● 在输入期间或输入前观察次数的精简

　　● 类别识别说明

　　● 灵活查找替换特征

　　● 发布观点——在数据集里面问题的鉴别必须在输入前处理

　　● 其他信息操作系统：议题，审计跟踪，变量，观察，批次和阶段，分类，总结

　　数据

　　● 支持多重数据集

　　● 数据集的中心

　　● 数据查看

　　● 显示缺失等值图

　　● 在整理之后整理综述

　　● 光谱图

　　● 能直接从数据集或者任公开的电子数据表建立图表

　　● 快速信息快速统计

　　● 对每个挑选出来的行或列的样本数的变量，缺失值，最小值，最大值，平均值，中位数，标准偏差，

　　● 斜度与峰态

　　列表

　　● 柱形统计图，光谱/时间序列，自动或者互相关，功率光谱

　　● 挑选出来的变量或者整个数据集的整理

　　● 快速信息连接到所有的列表和图像

　　数据预处理

　　● 第二和第三衍生物

　　● 乘法信号修正(MSC)

　　● 标准正常变量(SNV)

　　● 排列中心

　　● 光谱数据的小波去噪和抽取

　　● 小波转换和压缩，按行或者按列

　　● EWMA

　　● 卷积

　　● 转换器链接

　　● 过滤总结

　　● 预报自动过滤

　　● 分光滤器插入程序

　　生成新变量

　　● 变量作为现有的函数或者结果变量的函数

　　● 现有模型获得结果：DModX,T,TSquare,U,TPS,YPredPSetc

　　● 建立用户特定功能的可能性

　　工作表

　　● 用快速信息制作工作电子表和和整理/变量

　　● 默认工作表能被改变和作为新的默认值保存

　　● 用户按X和Y模型自定义默认值

　　● 工作表统计

　　● 相关矩阵

　　变量

　　● 排除变量和指定X和Y块

　　● 支持定性的Y变量

　　● 不同的X和Y块对于不同的分类和块

　　● 变形：线性的，Log，Neglog,分对数，指数，乘方

　　● 变换页的快速信息

　　● 滞后时间序列数据

　　● 平方，十字和三次项

　　● 变量和块的缩放

　　● 从文件，次级IDs或者手动进入的灵活缩放

　　● 在规模页显示平均数和标准标差

　　观测值

　　● 排除/包含观察

　　● 类别组观测值

　　● 从ID变量或者计分价值生成类别

　　● 使用定义分类名

　　分析模型

　　● 在一个项目的无限数量模型

　　● 所有的方法能够处理缺失数值

　　● 综述的模型类型：PCA

　　● 回归模型类型：PLS，OPLS和O2PLS

　　● 类别模型类型：PCA,PLS,OPLS和O2PLS

　　● 判别分析模型：PLS-DA,OPLS-DAandO2PLS-DA

　　● 层序聚类分析(HCA)

　　● 用PLS-Tree聚类分析

　　● 分层模型

　　● 在分派变量被阻挡之后分层模型自动生成

　　● 类别模型的自动安装

　　● 为查看和两种多元数据集数据挖掘的新O2PLS

　　对模型查看和解释的分析图和列表

　　● 模型安装Q2，R2的总结

　　● OPLS/O2PLS的查看图

　　● 份数和载荷

　　● 诊断(旅馆业的T2系列，DmodX，观察vs.预测)

　　● 系数和变量的影响(VIP)

　　● 校正诊断：RMSEE和RMSECV

　　● 校正模型的RMSECVvscomponent图

　　● 内部关系图

　　● 通过点击图内观测值显示文稿图

　　● 贡献法

　　● 系数的分辨率和层次模型的文稿

　　● 从圆柱图中间呈V形弯得出置信区间

　　● 从任何一个观察图中观察剖面图的生成

　　● 在小波压缩之后重建观察剖面图

　　● OPLS和O2PLS成绩图按R2X成比例

　　● 对于OPLS和O2PLS的Y相关的剖面图

　　● 对于OPLS-DA模型结果解释的S图

　　分析模型确认

　　● 交叉验证

　　● 排列检定

　　● 指定交叉验证团体的可能性

　　● CV-ANOVA表

　　● CV份数

　　预测

　　● 文件中预测表的输入

　　● 从任何输入数据集的指定预测表

　　● 使用选定类别模型列出分类表

　　● 提出预测结果，如表格，图表和诊断

　　● 预测的RMSEP

　　● 像校正集自动预处理预测表

　　● 允许像工作表那样修改预测表

　　● 判别分析模型的预测表颜色编码

　　● 对于判别分析模型和SIMCA类别的误分析表

　　● 对于预测表的局部中心

　　平面图和列表

　　● 新的平面图程序

　　● 为了直接平面图编辑和快速进入属性和格式的平面图对话框的迷你工具条

　　● 建立平面图模板去存储，下载和分析优先设计

　　● 迅速改变平面图和列表的脉络关联标签

　　● 交互工具，可以移动或者计入从观察平面图得出的一个组的观测值

　　● 交互工具，可以直接从下载，系数和VIP平面图直接移动模型条件

　　● 连通的平面图和列表

　　● 颜色由变量值，份数，模型矢量，IDs，类别，批次组成

　　● 尺寸由变量，DmodX或者任何的模型矢量组成

　　● 强调数列;除了徘回数列的所有黑色数列

　　● 柱形图的分类

　　● 使用任何观察法或ID当做在点或者轴线的标签

　　● 在一个平面图里双击一个变量趋势图

　　● 全屏模式

　　平面图类型

　　● 2D和3D分散，直线，柱状，直方图，时间序列，回应轮廓，反应曲面法，常态概率柱状图

　　● 份数和个例变数的控制图表：Shewhart,EWMA,CuSum,EWMA/Shewhart

　　● 光谱平面图的用ID/类别/矢量着色

　　● 从每个交叉验证组里得出份数的平面图和列表，载系数和回归系数

　　● 小波结构和功率谱平面图

　　● 自动和相互关联，功率谱，小波，回归系数和EWMA变形

　　多元分批分析

　　● 批次变化模型(BEM)和批水平模型(BLM)能在同一项目中处理

　　● 批量带标签和所有的变化平面图和特征收集在一个功能区标记里

　　● 用批量演化数据集或者分别地输入批量条件

　　● 对于批量的变化，批量水平文稿平面图能被定期或者联合解决

　　● 在批量水平极端值取出后，允许自动生成批量变化模型

　　批量变化模型

　　● 批量能有几个阶段

　　● 阶段能有不同的变量

　　● 在输入期间，删除，合并和重命名阶段

　　● 在输入期间有条件的排除

　　● 在输入每一批和每一阶段时定中心

　　● 不同的到期变量对应不同的阶段

　　● 时间或到期日的配置选项

　　● 对不同的到期日使用明智的校平器

　　● 为所有的阶段从文件中输入缩放比例

　　● 所有阶段的自动安装

　　● 交叉验证规则适用于批量

　　● 排除工具清除所有的批次

　　批次变化模型平面图

　　● 批量控制图表在一个平面图中包括几个阶段

　　● 为批量控制图表增加着色的可能性

　　● 在属性页通过批量和阶段的项目选择

　　● 均衡vs不均衡的平面图

　　● 所有矢量协调的平面图

　　● 平滑的平面图vs观察的到期日

　　● 在一个指定的模型中，平面图被做成“在工作中”

　　● 失去控制平面图总结

　　● 线性时间分解

　　批量水平模型

　　● 批量水平数据集灵活生成

　　● 次级ID加进批量水平数据集

　　● 在与批量水平数据集联合中，批量条件能被选择

　　● 分层批量水平模型的自动生成

　　● 自动局部模型

　　● 批量VIP平面图可用于所有的模型类别

　　● 变量来源平面图显示所有阶段

　　附加的功能

　　● 数据集，列表和圆柱图的分类

　　● 自动对象，SIMCA能从外部程序和数据开始，结果与SIMCA无限制的观测值或者变量交换

　　● 允许有几个项目同时打开

　　● 有选择个人图片显示在进度指示器的可能性

　　● 控制几个精简项目(.usp)

　　● 在数据集变化之后，唯一受到影响的模型被删除

　　● 输出收藏夹和输入收藏夹

SIMCA软件特色

　　SIMCA提供完整的数据分析体验，从数据导入和组织到

　　● 多元模型支持的数据驱动决策

　　● SIMCA引入自适应过程模式建模，以应对持续文化的挑战

　　● 过程以及动态和稳态过程的其他组合

　　● 通过为校准转移提供支持，继续改进光谱数据分析

　　● 随着最新的用户体验改进，现在是开始使用SIMCA?的最佳时机

　　● 使用Python脚本解决复杂任务并增强现有功能的更好可能性

　　● 用于创建和测试与安装包捆绑的预测模型的脚本*

　　● 用于可扩展模型维护的脚本*与安装包捆绑在一起

　　● 用于创建自定义函数的示例代码

　　● 第一次导入数据以使其正确，添加批处理数据时使用建模选项

SIMCA安装步骤

　　1、在本站下载最新安装包，按提示安装

　　2、安装进行中，完成即可使用