GraphPad Prism 是一款高效易用的科研繪圖工具，它可以將科學(xué)圖形、綜合曲線擬合（非線性回歸）、可理解的統(tǒng)計數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)組織結(jié)合在一起。GraphPad Prism 最初是為醫(yī)學(xué)院校和制藥公司的實驗生物學(xué)家設(shè)計的，尤其是藥理學(xué)和生理學(xué)的生物學(xué)家。Prism 現(xiàn)在被各種生物學(xué)家以及社會和物理科學(xué)家廣泛使用。超過110個國家的超過20萬名科學(xué)家依靠 Prism 來分析，繪制和展示他們的科學(xué)數(shù)據(jù)。它也被本科生和研究生廣泛使用。本文主要為大家?guī)韴D文詳細(xì)的GraphPad Prism 8安裝破解教程，歡迎有興趣的朋友前來參考。

醫(yī)學(xué)繪圖分析軟件GraphPad Prism v8.3.0.538 免費特別版 32位/64位

• 類型：輔助設(shè)計
• 大?。?/span>61.0MB
• 語言：簡體中文
• 時間：2019-11-11

查看詳情

GraphPad Prism 8安裝破解教程

1、在本站下載并解壓，如圖所示，得到32位和64位安裝程序以及crack破解文件夾，內(nèi)涵破解補丁

2、根據(jù)系統(tǒng)版本選擇exe安裝，雙擊InstallPrism8-64bit.msi運行，如圖所示，點擊瀏覽選擇軟件安裝路徑，點擊install安裝

3、安裝中，稍等一會兒

4、安裝完成，點擊finish退出向?qū)?/p>

5、軟件會自動運行，如圖所示，提示需要注冊，我們將軟件關(guān)掉

6、打開crack破解文件夾，將prism.exe復(fù)制到安裝目錄中，注意根據(jù)你剛才安裝的版本選擇文件夾，小編的是\crack\x64，點擊替換目標(biāo)中的文件

7、如此，GraphPad Prism 8就破解成功了，大家打開使用吧。

GraphPad Prism 8新功能

發(fā)現(xiàn)Prism 8的新功能！

推出功能更強大的Prism，具有增強的數(shù)據(jù)可視化和圖形自定義功能，更直觀的導(dǎo)航功能以及更復(fù)雜的統(tǒng)計分析功能。

增強的數(shù)據(jù)可視化

小提琴情節(jié)

比使用盒須或簡單條形圖更清晰地可視化大數(shù)據(jù)集的分布

子列圖

在單個圖形中組織嵌套數(shù)據(jù)的相關(guān)子集

平滑樣條曲線

通過Akima樣條和平滑樣條顯示一般數(shù)據(jù)趨勢的主要改進，改進了對結(jié)點數(shù)或拐點數(shù)的控制

沒有更多的微笑

在散點圖中更加智能地調(diào)整數(shù)據(jù)點位置，以獲得更好看的圖形

改進的圖形和自定義選項

用居中文本繪制線條和括號

使用星號或自定義標(biāo)簽輕松注釋您的數(shù)據(jù)

自動標(biāo)記條形圖

使用平均值，中位數(shù)或樣本大小的值來標(biāo)注條形圖，以強調(diào)工作中重要的內(nèi)容

改進了分組圖

輕松創(chuàng)建圖形，顯示單個點（散點圖）以及平均值（或中位數(shù)）和誤差線條

更直觀的導(dǎo)航

輕松查找相關(guān)表格

新的族面板顯示與當(dāng)前工作表相關(guān)的工作表系列，并且分析鏈自動縮進

輕松在多個結(jié)果表之間導(dǎo)航

使用多個結(jié)果表進行分析，現(xiàn)在將其分組到一個工作表中，每個結(jié)果表都有選項卡;選擇要顯示或隱藏的選項卡

改進搜索

使用帶有指定顏色的高光或注釋的工作表進行搜索

現(xiàn)在有八種數(shù)據(jù)表

新：多變量數(shù)據(jù)表

每行代表不同的主題，每列是不同的變量，允許您執(zhí)行多元線性回歸（包括泊松回歸），將數(shù)據(jù)子集提取到其他表類型，或選擇和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)的子集

新增內(nèi)容：嵌套數(shù)據(jù)表

分析和可視化包含相關(guān)組內(nèi)子集的數(shù)據(jù);使用這些表中的數(shù)據(jù)執(zhí)行嵌套t檢驗和嵌套單向ANOVA

更復(fù)雜的統(tǒng)計分析

執(zhí)行重復(fù)測量ANOVA - 即使數(shù)據(jù)丟失也是如此

現(xiàn)在，Prism將自動適應(yīng)混合效果模型來完成此分析

定期ANOVA的強大改進

查看單元格，行，列和宏觀均值（或最小二乘意味著缺少數(shù)據(jù)）;測試方差的同質(zhì)性。對于單因素方差分析，請選擇不假設(shè)均勻方差的檢驗。

嵌套t檢驗和嵌套單因子方差分析

利用新類型的數(shù)據(jù)表來執(zhí)行嵌套t檢驗和嵌套ANOVA以及多元線性回歸（包括泊松回歸）

來自多種類型分析的圖殘差

以四種不同的方式測試殘差的正態(tài)性，并從四種不同的方式中選擇以顯示這些殘差

發(fā)現(xiàn)Prism 8中可用的統(tǒng)計特征的廣度

統(tǒng)計比較

配對或非配對t檢驗。報告P值和置信區(qū)間。

從多個t檢驗分析中自動生成火山圖（差異與P值）。

非參數(shù)Mann-Whitney檢驗，包括中位數(shù)差異的置信區(qū)間。

Kolmogorov-Smirnov測試比較兩組。

Wilcoxon檢驗具有中位數(shù)的置信區(qū)間。

使用假發(fā)現(xiàn)率（或Bonferroni多重比較）一次執(zhí)行多次t檢驗，以選擇要進一步研究的發(fā)現(xiàn)比較。

普通或重復(fù)測量ANOVA，然后是Tukey，Newman-Keuls，Dunnett，Bonferroni或Holm-Sidak多重比較測試，趨勢后測試或Fisher最不重要測試。

使用Brown-Forsythe和Welch ANOVA進行單向方差分析而不假設(shè)人群具有相同的標(biāo)準(zhǔn)偏差，然后進行適當(dāng)?shù)谋容^測試（Games-Howell，Tamhane T2，Dunnett T3）

許多多重比較測試伴隨著置信區(qū)間和多重性調(diào)整的P值。

溫室 - Geisser校正如此重復(fù)測量單因素，雙向和三向ANOVA不必假設(shè)球形。選擇此項時，多次比較測試也不假設(shè)球形。

Kruskal-Wallis或Friedman非參數(shù)單因子方差分析與Dunn的后測試。

費舍爾的精確檢驗或卡方檢驗。用置信區(qū)間計算相對風(fēng)險和比值比。

雙向ANOVA，即使缺少一些后期測試值也是如此。

雙因素方差分析，在一個或兩個因素中重復(fù)測量。 Tukey，Newman-Keuls，Dunnett，Bonferroni，Holm-Sidak或Fisher's LSD多重比較測試主要和簡單效果。

三向方差分析（限制在兩個因子中的兩個水平，以及第三個中的任意數(shù)量的水平）。

使用混合效應(yīng)模型分析重復(fù)測量數(shù)據(jù)（一路，二路和三路）（類似于重復(fù)測量ANOVA，但能夠處理丟失的數(shù)據(jù)）。

Kaplan-Meier生存分析。將曲線與對數(shù)秩檢驗進行比較（包括趨勢檢驗）。

使用嵌套t檢驗或嵌套單向ANOVA（使用混合效應(yīng)模型）比較嵌套數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)。

非線性回歸

安裝我們的105個內(nèi)置方程式之一，或輸入您自己的方程式?，F(xiàn)在包括增長方程族：指數(shù)增長，指數(shù)平臺，Gompertz，logistic和beta（增長然后衰減）。

輸入微分或隱式方程。

為不同的數(shù)據(jù)集輸入不同的方程式。

全局非線性回歸 - 在數(shù)據(jù)集之間共享參數(shù)。

穩(wěn)健的非線性回歸。

自動異常值識別或消除。

使用額外的平方和F檢驗或AICc比較模型。

比較數(shù)據(jù)集之間的參數(shù)。

應(yīng)用約束。

通過幾種方法對不同的重點進行分析，并評估您的加權(quán)方法的效果。

接受自動初始估計值或輸入您自己的值。

在指定的X值范圍內(nèi)自動繪制曲線圖。

用SE或CI參數(shù)量化擬合精度。置信區(qū)間可以是對稱的（如傳統(tǒng)的）或不對稱的（更準(zhǔn)確）。

用Hougaard的偏度量化不精確的對稱性。

繪制置信度或預(yù)測帶。

測試殘差的正態(tài)性。

運行或復(fù)制模型充分性的測試。

報告協(xié)方差矩陣或依賴關(guān)系集。

從最佳擬合曲線輕松插入點。

將直線擬合到兩個數(shù)據(jù)集并確定交點和兩個斜率。

列統(tǒng)計

計算描述性統(tǒng)計：min，max，quartiles，mean，SD，SEM，CI，CV，skewness，kurtosis。

置信區(qū)間的均值或幾何平均值。

頻率分布（bin到直方圖），包括累積直方圖。

通過四種方法進行常態(tài)測試（新：Anderson-Darling）。

對數(shù)正態(tài)性檢驗和從正態(tài)（高斯）與對數(shù)正態(tài)分布中采樣的可能性。

創(chuàng)建QQ圖作為常態(tài)測試的一部分。

一個樣本t檢驗或Wilcoxon檢驗，將柱平均值（或中位數(shù)）與理論值進行比較。

使用Grubbs或ROUT方法識別異常值。

分析一堆P值，使用Bonferroni多重比較或FDR方法來識別“重要”發(fā)現(xiàn)或發(fā)現(xiàn)。

線性回歸與相關(guān)

用置信區(qū)間計算斜率和截距

強制回歸線通過指定點。

適合復(fù)制Y值或表示Y.

通過運行測試測試偏離線性度。

以四種不同的方式計算和繪制殘差（包括QQ圖）。

比較兩條或更多條回歸線的斜率和截距。

沿標(biāo)準(zhǔn)曲線插入新點。

Pearson或Spearman（非參數(shù)）相關(guān)。

使用新的多變量數(shù)據(jù)表的多元線性回歸（包括泊松回歸）。

臨床（診斷）實驗室統(tǒng)計

Bland-Altman情節(jié)。

接收器操作員特征（ROC）曲線。

戴明回歸（類型ll線性回歸）。

模擬

模擬XY，列或列聯(lián)表。

重復(fù)分析模擬數(shù)據(jù)作為蒙特卡羅分析。

繪制您選擇或輸入的公式和您選擇的參數(shù)值的函數(shù)。

其他計算

曲線下面積，置信區(qū)間。

轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)。

規(guī)范化。

識別異常值。

正常性測試。

轉(zhuǎn)置表。

減去基線（并組合列）。

將每個值計算為行，列或總計的一部分。

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