Qualitätsstatistikfunktionen in Origin/OriginPro Statistik Deskriptive Statistik Einfache deskriptive Statistik 1D- und 2D-Häufigkeitszählung Korrelationskoeffizient Partieller Korrelationskoeffizient Kreuztabelle Diskrete Häufigkeit Verteilungsanpassung Tests auf Normalverteilung (Shapiro-Wilk, Lilliefors, Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling, D'Agostino-Test – K-Quadrat, Chen-Shapiro) Diagramme: Histogramm, Box-, Wahrscheinlichkeits-, QC-, Q-Q-, Pareto-Diagramm & Matrix v. Streudiagrammen Test nach Grubbs und Q-Test zum Entdecken von Ausreißern Hypothesentests t-Test bei einer und zwei Stichproben, t-Test bei verbundenen Stichproben t-Test auf Zeilen bei zwei und verbundenen Stichproben Hypothesentests auf Varianz bei einer und zwei Stichproben Test von Anteilen bei einer oder zwei Stichproben Varianzanalyse Einfache ANOVA Zweifache ANOVA Dreifache ANOVA ANOVA: Mittelwertevergleich (Tukey, Bonferroni, Scheffe, Dunn-Sidak, Fisher LSD, Holm-Bonferroni, Holm-Sidak) Einfache und zweifache ANOVA bei wiederholten Messungen Statistik ff. Nichtparametrische Tests Vorzeichentest Wilcoxon-Test bei einer und verbundenen Stichproben Kolmogorov-Smirnov-Test bei zwei Stichproben Mann-Whitney-Test Kruskal-Wallis-ANOVA Mood-Median-Test Friedman-ANOVA Multivariate Analyse Hauptkomponentenanalyse Clusteranalyse Diskriminanzanalyse Kanonische Diskriminanzanalyse Partielle kleinste Quadrate (PLS) Lebensdaueranalyse Kaplan-Meier-Schätzer Gleichheit der Überlebensfunktionen Funktionen (Log-Rang, Breslow und Tarone-Ware) Proportionales Hazardmodell nach Cox Weibull-Fit Trennschärfe und Stichprobenumfang T-Test bei einer, zwei und verbundenen Stichproben, Einfache ANOVA, Test von Anteilen bei einer und zwei Stichproben, Test auf Varianzen bei einer und zwei Stichproben ROC-Kurve ROC-Kurve Kurvenanpassung Lineare und Polynomielle Anpassung Lineare Regression Lineare Anpassung mit X-Fehler Konfidenzellipsen für lineare Anpassung Polynomielle Regression Mehrfache lineare Regression Partielle Hebelwirkungsdiagramme in der mehrfachen Regression Residuenanalyse Nichtlineare Anpassung Anpassungsfunktionen – Standard und Benutzerdefiniert Parameterinitialisierung und abgeleitete Parameterdefinition Schranken und Nebenbedingungen Gewichtete Anpassung Anpassung mit Y-Fehler Anpassung mit X- und/oder Y-Fehler (Orthogonale Regression) Globales Anpassen mit gemeinsamer Parameternutzung Globales Anpassen mit gemeinsamer Parameternutzung unter verschiedenen Funktionen Replizierte Daten anpassen Residuenanalyse Anpassung mit impliziten Funktionen (Orthogonale Distanzregression) Anpassungsvergleich Mehrere Modelle anpassen und Rangfolge bilden Oberflächenanpassung Origin Apps Kurvenanpassung Linear Regression with Marginal Distribution Neural Network Fitting Global Fit with Multiple Functions Rank Models Sequential Fit Piecewise Fit General Linear Regression Find a Fitting Function Simple Fit Compare Linear Fit Parameters and Datasets Statistik Standard Curve Analysis Linear Mixed Effects Model SVM Classification Design of Experiments Gaussian Mixture and Models Factor Analysis Simple Time Series Analysis Logistic Regression Advanced Principal Component Analysis Post-hoc Analysis for Nonparametric Tests Grafische Darstellung Means Plot Correlation Plot Graph Maker Minitools Minitool Kurvenschnittpunkte Minitool Quickfit Minitools Integrieren, FFT und Statistik * Auflistung betrifft V2020b