STATGRAPHICS Centurión es un software estadístico para Windows que contiene más de 150 procedimientos estadísticos para análisis de datos. Incluye herramientas como StatWizard y StatAdvisor que guían a los usuarios sin experiencia estadística. El software ha estado en el mercado desde 1982 y es utilizado por grandes compañías.

2. El más poderoso e intuitivo software estadístico para Windows. Con más de 150 procedimientos estadísticos que cubren la mayoría de las áreas de análisis estadístico.

3. STATGRAPHICS Centurión está diseñado para todos aquellos que deseen hacer análisis profundos de datos sin invertir semanas enteras aprendiendo a usar un paquete estadístico. Los procedimientos estadísticos que contiene STATGRAPHICS Centurión van desde resúmenes de estadísticos hasta diseño de experimentos. Sin embargo, usted no necesita ser un estadístico para usar el programa. El software está diseñado para ser utilizado a través de menús, y existen herramientas como StatWizard y StatAdvisor para ayudarlo a usar el programa de la forma más eficiente.

4. STATGRAPHICS Centurion XVI es la decimosexta versión de STATGRAPHICS para PC's. La primera versión fue lanzada en 1982. Nuestros clientes incluyen algunas de las más grandes compañias en el mundo.

5. El Wizard de Diseño de Experimentos La sección Diseño Experimental de STATGRAPHICS contiene un wizard que le ayuda al usuario a construir y analizar experimentos diseñados. Lo guiará a través de doce pasos importantes en la creación del diseño: Paso 1: Defina las respuestas Paso 2: Defina factores del experimento Paso 3: Seleccione un diseño Paso 4: Seleccione un modelo Paso 5: Seleccione el número de iteraciones Paso 6: Evalúe el diseño Paso 7: Almacene el experimento Paso 8: Analice los datos Paso 9: Optimice respuestas Paso 10: Almacene los resultados Paso 11: Mejore su diseño Paso 12: Extrapole

6. También incluye: 1. Nuevo gráficos de diagnosis como Varianza de Supuestos, Perfiles de Supuestos, Dispersión de Varianza y fracción del Espacio de Diseño. 2. La habilidad para incluir tanto procesos y variables en un solo diseño. 3. La facilidad integrada para la optimización de respuestas múltiples basada en funciones. 4. Una opción para explorar interactivamente múltiples dimensiones usando superficies de respuesta o gráficos de contorno. 5. Extrapolación de modelos adaptados más fácil. 6. Nuevas facilidades para crear diseños con parámetros robustos mediante factores cruzados o el acercamiento combinado de Montgomery.

7. Muestreo Secuencial Las pruebas secuenciales de proporción de probabilidad pueden construirse para probar la desviación promedio o estándar de una distribución normal, el parámetro de probabilidad de una distribución binomial o el parámetro de proporción de una distribución de Poisson. A diferencia de las pruebas con un tamaño de muestra predeterminado, las pruebas secuenciales obtienen una muestra a la vez. Después de que cada muestra es obtenida, se toma una decisión: aceptar la hipótesis nula, desechar la hipótesis nula o continuar tomando muestras. En muchos casos, la decisión será tomada más rápidamente que en una prueba de hipótesis con tamaño fijo. Además de la prueba, se ofrecen curvas de Caracterización Operativa (OC) y Número Promedio de Muestras (ASN).

8. Análisis de Correspondencia Este método crea un mapa de filas y columnas en una tabla de contingencia de doble vía con el objeto de dar un entendimiento profundo sobre las relaciones entre las categorías de la fila y/o las variables de la columna. A menudo, no se necesitan más de dos o tres dimensiones para exhibir la mayor variabilidad o "la inercia" en de la tabla. Una parte importante del resultado es un mapa de correspondencia, en el cual la distancia entre dos categorías es una medida de su similitud.

9. Análisis de Correspondencia Múltiple Este método crea un mapa de las asociaciones entre categorías de dos o más variables. Genera un mapa similar a del método anterior de Análisis de Correspondencia. Sin embargo, a diferencia de ese método que compara categorías de cada variable separadamente, este método utiliza las interrelaciones entre las variables.

10. Fiabilidad de Sistemas Reparables Dos métodos se han agregado para analizar datos que consisten en número de fracasos en sistemas que pueden ser reparados, uno para tiempo continuo y uno para datos de intervalo. Se presume que cuando el sistema falla, es reparado inmediatamente y puesto en funcionamiento otra vez. La meta del análisis es desarrollar un modelo que puede usarse para estimar frecuencias de fallas o cantidades como el tiempo medio entre fallas (MTBF).

11. Modelos de Procesos de Punto en Una Dimensión Construye modelos para los eventos que ocurren en una dimensión (usualmente tiempo o espacio). Incluye procesos de Poisson homogéneos y no-homogéneos y los modelos de renovación con diversas distribuciones de inter-eventos.

12. Tablas de Frecuencia Este método analiza una sola columna que contiene cuentas previamente tabuladas. Exhibe las cuentas usando ya sea un diagrama de barras o de torta. Las pruebas estadísticas también pueden ser realizadas para determinar si los datos se conforman a un set de probabilidades multinomiales.