Wahrscheinlichkeit und Statistik Die neuen Ergänzungen und Verbesserungen für Wahrscheinlichkeits- und Statistikfunktionen in Mathematica 12 legen ihren Schwerpunkt auf Daten in Raum und Zeit. Neue räumliche Analysefunktionen erlauben es, die zentrale Position oder das zentrale Datenelement abhängig von der spezifischen Distanzfunktion des Datentyps zu finden, wie beispielsweise Geopositionen, Bilder, Text, Datumswerte usw. Darüber hinaus wurden robustere Standort- und Streumaße hinzugefügt, um eine bessere Analyse numerischer Daten mit Ausreißern und aus Verteilungen mit schweren Rändern zu erreichen. Zahlreiche Leistungssteigerungen in Mathematica 12 ermöglichen eine verbesserte Datenuntersuchung, -verarbeitung und -modellierung. Neue robuste Positionsmaße (räumlicher Median) unterstützen numerische und geodätische Daten » Neue Positionsmaße (zentrales Merkmal) funktionieren mit vielen Datentypen » Neue robuste Positionsmaße für numerische Daten mit Ausreißern » Neue robuste Streumaße für numerische Daten mit Ausreißern » Neue Pareto-Pickands-Verteilung mit schweren Rändern für Modellüberschreitungen » Neue Hjorth-Verteilung mit badewannenförmiger Ausfallfunktion für Zuverlässigkeitsanalysen » Erweiterte Hypothesentests auf Streuung » Unterstützung für Schätzungen für mehr Matrixverteilungen » Schnellere Berechnung einiger deskriptiver Statistiken » Schnellere Simulation und Schätzung parametrischer Verteilungen » Schnellere Berechnungen bei nichtparametrischen Verteilungen » Verbesserte Verarbeitung von Zeitreihen mit Kalender-Zeitstempeln » Beispiele Compute Urban Population Spatial Center » Spatial Statistics on the Surface of the Earth » Compute Central Location with Different Distance Functions » Central Feature of Texts and Images » When Mean Is Useless – Robust Location Measures » Advantage of Robust Location Measures for Heavy-Tailed Distributions » Robust Location Measures for Heavy-Tailed Data » Robust Dispersion Measures in the Presence of Outliers » Fitting Power-Tail Data with Pareto-Pickands Distribution » Modeling Floods with Pareto-Pickands Distribution » Modeling Bathtub Failure Rates with Hjorth Distribution » Extended Hypothesis Tests for Dispersion Equivalence »
