科研绘图工具 Graphpad Prism 8破解版安装替换激活图文详细教程
GraphPad Prism 是一款高效易用的科研绘图工具，它可以将科学图形、综合曲线拟合（非线性回归）、可理解的统计数据、数据组织结合在一起。GraphPad Prism 最初是为医学院校和制药公司的实验生物学家设计的，尤其是药理学和生理学的生物学家。Prism 现在被各种生物学家以及社会和物理科学家广泛使用。超过110个国家的超过20万名科学家依靠 Prism 来分析，绘制和展示他们的科学数据。它也被本科生和研究生广泛使用。本文主要为大家带来图文详细的GraphPad Prism 8安装破解教程，欢迎有兴趣的朋友前来参考。
GraphPad Prism 8安装破解教程
1、在本站下载并解压，如图所示，得到32位和64位安装程序以及crack破解文件夹，内涵破解补丁
2、根据系统版本选择exe安装，双击InstallPrism8-64bit.msi运行，如图所示，点击浏览选择软件安装路径，点击install安装
3、安装中，稍等一会儿
4、安装完成，点击finish退出向导
5、软件会自动运行，如图所示，提示需要注册，我们将软件关掉
6、打开crack破解文件夹，将prism.exe复制到安装目录中，注意根据你刚才安装的版本选择文件夹，小编的是crackx64，点击替换目标中的文件
7、如此，GraphPad Prism 8就破解成功了，大家打开使用吧。
GraphPad Prism 8新功能
发现Prism 8的新功能！
推出功能更强大的Prism，具有增强的数据可视化和图形自定义功能，更直观的导航功能以及更复杂的统计分析功能。
增强的数据可视化
小提琴情节
比使用盒须或简单条形图更清晰地可视化大数据集的分布
子列图
在单个图形中组织嵌套数据的相关子集
平滑样条曲线
通过Akima样条和平滑样条显示一般数据趋势的主要改进，改进了对结点数或拐点数的控制
没有更多的微笑
在散点图中更加智能地调整数据点位置，以获得更好看的图形
改进的图形和自定义选项
用居中文本绘制线条和括号
使用星号或自定义标签轻松注释您的数据
自动标记条形图
使用平均值，中位数或样本大小的值来标注条形图，以强调工作中重要的内容
改进了分组图
轻松创建图形，显示单个点（散点图）以及平均值（或中位数）和误差线条
更直观的导航
轻松查找相关表格
新的族面板显示与当前工作表相关的工作表系列，并且分析链自动缩进
轻松在多个结果表之间导航
使用多个结果表进行分析，现在将其分组到一个工作表中，每个结果表都有选项卡;选择要显示或隐藏的选项卡
改进搜索
使用带有指定颜色的高光或注释的工作表进行搜索
现在有八种数据表
新：多变量数据表
每行代表不同的主题，每列是不同的变量，允许您执行多元线性回归（包括泊松回归），将数据子集提取到其他表类型，或选择和转换数据的子集
新增内容：嵌套数据表
分析和可视化包含相关组内子集的数据;使用这些表中的数据执行嵌套t检验和嵌套单向ANOVA
更复杂的统计分析
执行重复测量ANOVA - 即使数据丢失也是如此
现在，Prism将自动适应混合效果模型来完成此分析
定期ANOVA的强大改进
查看单元格，行，列和宏观均值（或最小二乘意味着缺少数据）;测试方差的同质性。对于单因素方差分析，请选择不假设均匀方差的检验。
嵌套t检验和嵌套单因子方差分析
利用新类型的数据表来执行嵌套t检验和嵌套ANOVA以及多元线性回归（包括泊松回归）
来自多种类型分析的图残差
以四种不同的方式测试残差的正态性，并从四种不同的方式中选择以显示这些残差
发现Prism 8中可用的统计特征的广度
统计比较
配对或非配对t检验。报告P值和置信区间。
从多个t检验分析中自动生成火山图（差异与P值）。
非参数Mann-Whitney检验，包括中位数差异的置信区间。
Kolmogorov-Smirnov测试比较两组。
Wilcoxon检验具有中位数的置信区间。
使用假发现率（或Bonferroni多重比较）一次执行多次t检验，以选择要进一步研究的发现比较。
普通或重复测量ANOVA，然后是Tukey，Newman-Keuls，Dunnett，Bonferroni或Holm-Sidak多重比较测试，趋势后测试或Fisher最不重要测试。
使用Brown-Forsythe和Welch ANOVA进行单向方差分析而不假设人群具有相同的标准偏差，然后进行适当的比较测试（Games-Howell，Tamhane T2，Dunnett T3）
许多多重比较测试伴随着置信区间和多重性调整的P值。
温室 - Geisser校正如此重复测量单因素，双向和三向ANOVA不必假设球形。选择此项时，多次比较测试也不假设球形。
Kruskal-Wallis或Friedman非参数单因子方差分析与Dunn的后测试。
费舍尔的精确检验或卡方检验。用置信区间计算相对风险和比值比。
双向ANOVA，即使缺少一些后期测试值也是如此。
双因素方差分析，在一个或两个因素中重复测量。 Tukey，Newman-Keuls，Dunnett，Bonferroni，Holm-Sidak或Fisher's LSD多重比较测试主要和简单效果。
三向方差分析（限制在两个因子中的两个水平，以及第三个中的任意数量的水平）。
使用混合效应模型分析重复测量数据（一路，二路和三路）（类似于重复测量ANOVA，但能够处理丢失的数据）。
Kaplan-Meier生存分析。将曲线与对数秩检验进行比较（包括趋势检验）。
使用嵌套t检验或嵌套单向ANOVA（使用混合效应模型）比较嵌套数据表中的数据。
非线性回归
安装我们的105个内置方程式之一，或输入您自己的方程式。现在包括增长方程族：指数增长，指数平台，Gompertz，logistic和beta（增长然后衰减）。
输入微分或隐式方程。
为不同的数据集输入不同的方程式。
全局非线性回归 - 在数据集之间共享参数。
稳健的非线性回归。
自动异常值识别或消除。
使用额外的平方和F检验或AICc比较模型。
比较数据集之间的参数。
应用约束。
通过几种方法对不同的重点进行分析，并评估您的加权方法的效果。
接受自动初始估计值或输入您自己的值。
在指定的X值范围内自动绘制曲线图。
用SE或CI参数量化拟合精度。置信区间可以是对称的（如传统的）或不对称的（更准确）。
用Hougaard的偏度量化不精确的对称性。
绘制置信度或预测带。
测试残差的正态性。
运行或复制模型充分性的测试。
报告协方差矩阵或依赖关系集。
从最佳拟合曲线轻松插入点。
将直线拟合到两个数据集并确定交点和两个斜率。
列统计
计算描述性统计：min，max，quartiles，mean，SD，SEM，CI，CV，skewness，kurtosis。
置信区间的均值或几何平均值。
频率分布（bin到直方图），包括累积直方图。
通过四种方法进行常态测试（新：Anderson-Darling）。
对数正态性检验和从正态（高斯）与对数正态分布中采样的可能性。
创建QQ图作为常态测试的一部分。
一个样本t检验或Wilcoxon检验，将柱平均值（或中位数）与理论值进行比较。
使用Grubbs或ROUT方法识别异常值。
分析一堆P值，使用Bonferroni多重比较或FDR方法来识别“重要”发现或发现。
线性回归与相关
用置信区间计算斜率和截距
强制回归线通过指定点。
适合复制Y值或表示Y.
通过运行测试测试偏离线性度。
以四种不同的方式计算和绘制残差（包括QQ图）。
比较两条或更多条回归线的斜率和截距。
沿标准曲线插入新点。
Pearson或Spearman（非参数）相关。
使用新的多变量数据表的多元线性回归（包括泊松回归）。
临床（诊断）实验室统计
Bland-Altman情节。
接收器操作员特征（ROC）曲线。
戴明回归（类型ll线性回归）。
模拟
模拟XY，列或列联表。
重复分析模拟数据作为蒙特卡罗分析。
绘制您选择或输入的公式和您选择的参数值的函数。
其他计算
曲线下面积，置信区间。
转换数据。
规范化。
识别异常值。
正常性测试。
转置表。
减去基线（并组合列）。
将每个值计算为行，列或总计的一部分。
