Productos y Soluciones / Análisis Estadístico

Análisis Estadístico con SAS/STAT® Software

Proporciona las bases para SAS® Analytics

Desde análisis estadístico tradicional de varianza y modelado predictivo hasta métodos exactos y técnicas estadísticas de visualización, SAS/STAT® Software está diseñado para necesidades analíticas tanto empresariales como especializadas. SAS/STAT® software proporciona un conjunto completo de soluciones que pueden satisfacer las necesidades de análisis de datos de todas las áreas de la empresa.  

Beneficios

  • Aproveche todos los datos disponibles para identificar nuevas oportunidades de negocio y aumentar los ingresos.
  • Lleve el proceso de descubrimiento científico un paso más allá aplicando las técnicas estadísticas más recientes.
  • Cumpla con las reglamentaciones corporativas y gubernamentales.

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Características

  • Análisis de varianza
  • Modelos mixtos
  • Regresión
  • Análisis de datos categóricos
  • Análisis bayesiano
  • Análisis multivariante
  • Análisis de supervivencia
  • Análisis piscométrico
  • Análisis de clusters
  • Análisis no paramétrico
  • Análisis de datos de encuestas
  • Imputación múltiple para encontrar valores perdidos
  • Planeación de estudios

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¿Qué hace diferente a SAS®?

  • SAS cuenta con más de 30 años de experiencia en el desarrollo y distribución de software avanzado de análisis estadístico.
  • SAS/STAT® funciona tanto en entornos de aplicaciones especializadas y empresariales generales.
  • Los procedimientos estadísticos en SAS son actualizados constantemente para reflejar los últimos avances en metodología estadística, lo que permite ir más allá de lo básico para realizar análisis estadísticos más avanzados.
  • El servicio técnico de SAS está a cargo de profesionales en estadística con títulos de maestría y doctorado que pueden brindar una respuesta rápida a casi cualquier problema.

Beneficios

  • Aproveche todos los datos disponibles para identificar nuevas oportunidades de negocio y aumentar los ingresos. SAS/STAT® Software está diseñado para manejar grandes conjuntos de datos provenientes de fuentes distintas, lo que permite aprovechar todos los datos disponibles para su análisis. De esta manera, los analistas pueden concentrarse más en el análisis y menos en los asuntos relacionados con los datos.
  • Lleve el proceso de descubrimiento científico un paso más allá aplicando las técnicas estadísticas más recientes. Los procedimientos estadísticos en SAS son actualizados constantemente para reflejar los últimos avances en metodología estadística, lo que permite ir más allá de lo básico para realizar análisis estadísticos más avanzados. Además, el servicio técnico está a cargo de profesionales en estadística con títulos de maestría y doctorado brindando un nivel de servicio que no ofrecen otros proveedores de software.
  • Cumpla con las reglamentaciones corporativas y gubernamentales. SAS cuenta con más de 30 años de experiencia en el desarrollo de software analítico y una reputación comprobada en la entrega de resultados superiores y confiables. Con SAS/STAT® Software se pueden producir códigos repetibles, fácilmente documentables y verificables para asegurar el cumplimiento de las reglamentaciones corporativas y gubernamentales.

Características

Análisis de varianza
  • Diseños balanceados y no balanceados.
  • Análisis multivariante de varianza y mediciones repetidas.
  • Modelos lineales y no lineales mixtos.
Modelos mixtos
  • Modelos lineales mixtos.
  • Modelos no lineales mixtos.
  • Modelos lineales generalizados mixtos.
Regresión
  • Regresión de mínimos cuadrados con nueve técnicas de selección de modelos, incluyendo la regresión paso a paso.
  • Mediciones de diagnóstico.
  • Regresión robusta; regresión local de Loess.
  • Modelos de regresión no lineal y de superficie de respuesta cuadrática.
  • De mínimos cuadrados parciales.
  • Regresión cuantílica.
Análisis de datos categóricos
  • Tablas de contingencia y medidas de asociación.
  • Modelos de regresión logística y log-lineal; modelos lineales generalizados.
  • Análisis de bioensayos.
  • Ecuaciones de estimación generalizadas.
  • Regresión de mínimos cuadrados ponderados.
  • Métodos exactos.
  • Regresión Poisson cero-inflado.
  • Regresión Poisson cero-inflado binomial negativa.
Análisis bayesiano
  • Modelado bayesiano e inferencia de modelos lineales generalizados, modelos de vida de fallo acelerado, modelos de regresión de Cox y modelos exponenciales por intervalos.
  • Procedimiento general para modelos bayesianos con funciones de probabilidad y de prioridades arbitrarias.
Análisis multivariante
  • Análisis factorial
  • Componentes principales
  • Análisis canónico de correlación y análisis canónico discriminante
  • Análisis de rutas
  • Ecuaciones estructurales
Análisis de supervivencia
  • Comparación de distribuciones de supervivencia
  • Modelos de tiempo de fallo acelerado
  • Modelos de riesgos proporcionales
Análisis piscométrico
  • Escalamiento multidimensional
  • Análisis conjunto con transformaciones de variables
  • Análisis de correspondencia
Análisis de clusters
  • Clustering jerárquico de datos multivariantes o datos a distancia
  • Clustering discontinuo de grandes conjuntos de datos
  • Clustering no paramétrico con pruebas de hipótesis para el número de clusters
Análisis no paramétrico
  • Análisis no paramétricos de varianza. Probabilidades exactas calculadas para muchas estadísticas no paramétricas.
  • Pruebas Kruskal-Wallis, Wilcoxon-Mann-Whitney y Friedman.
  • Otras pruebas de rango para diseños balanceados, no balanceados, de una vía y de dos vías.
Análisis de datos de encuestas
  • Selección de muestras
  • Estadística descriptiva y pruebas T
  • Regresión lineal y logística
  • Análisis de tablas de frecuencia
  • Modelos de riesgos proporcionales Cox
Imputación múltiple para encontrar valores perdidos
  • Scoring (calificación) de regresión y propensión para patrones monótonos de datos faltantes.
  • Método MCMC para patrones arbitrarios de datos faltantes.
  • Combinación de resultados de las inferencias estadísticamente válidas.
Planeación de estudios
  • La aplicación a pequeña (muestras) o gran escala proporciona una interfaz para hacer cálculos de tamaños de muestras y caracterización a gran escala para pruebas t, intervalos de confianza, modelos lineales, pruebas de proporciones y pruebas de clasificación para análisis de supervivencia.

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SAS/STAT software includes an easy-to-use interface for Power and sample Size computations.

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Requerimientos del sistema

Supported platforms
  • AIX: 5.3 and 6.1 on POWER architectures
  • HP-UX Itanium: HP-UX 11iv2 (11.23), 11iv3 (11.31)
  • HP-UX PA-RISC: HP-UX 11iv2 (11.23), 11iv3 (11.31)
  • Linux for x86 (x86-32): RHEL 4 and 5, SuSE SLES 9, 10 and 11
  • Linux for x64 (EM64T/AMD64): RHEL 4 and 5, SuSE SLES 9, 10 and 11
  • Microsoft Windows (x86-32): Windows XP Professional, Windows Server 2003 family, Windows Server 2008, Windows Vista*, Windows 7**
  • Microsoft Windows on x64 (EM64T/AMD64): Windows XP Professional for x64, Windows Server 2003 for x64, Windows Server 2008 for x64, Windows Server 2008 R2 for x64, Windows Vista* for x64, Windows 7** for x64
  • Microsoft Windows (on Itanium): Windows Server 2003 and 2008 for Itanium-based systems
  • OpenVMS for HP Integrity Servers (Itanium): 8.3
  • Solaris on SPARC: Version 9, 10
  • Solaris on x64: Version 10
  • z/OS: V1R7, V1R8, V1R9 and higher

* Windows Vista supported editions are: Enterprise, Business and Ultimate.
** Windows 7 supported editions are: Professional, Enterprise and Ultimate.

Required software
  • Base SAS®
  • SAS/GRAPH® required for ODS Graphics Editor

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