중회귀분석(Multi regression Analysis), 다중회귀분석 솔루션

가장 많이 이용되는 알고리즘으로, 정치, 경제, 경영, 교육 등의 사회과학 그리고 물리, 화학, 생물, 공학, 농학, 의학 등 자연과학의 거의 모든 분야에서 널리 응용되고 있는 회귀분석은 주어진 자료를 통하여 사회현상이나 자연현상 같은 변수간의 함수관계를 밝히고 이 함수관계를 이용하여 선후관계가 명백한 독립변수(설명변수)와 종속변수(반응변수) 간의 의존도를 평가하는 방법입니다.

• 모델 산식
  
• 과거의 데이터를 기반으로 하는 거의 모든 예측에 사용
• 주가, 기간별 수송량, 경제 성장율, 건측 수율 분석
• 변수들 간에 관련성 분석하여 정량화 즉, 변수들의 영향력의 정도를 수치화
• 독립 변수의 갯수 제한이 없음
• 중회귀 분석 모형 적합도
• 회귀 계수, 회귀식,  t-검정, F-검정, 결정계수 및 조정된 결정계수

박스젠킨스 모형, 시계열 분석

Box-Jenkins 시계열 분석법은 변수에 관한 정보가 부족하거나 너무 많은 변수가 영향을 미치고 있는 경우에도 과학적인 예측치를 구할 수 있는 단기예측 방법입니다. Box-Jenkins 모형은 자동회귀 모형(Autoregressive Model), 이동평균 모형 (Moving average Model), 계절적 시계열 모형을 통합한 일반적인 모형이기 때문에 특별한 불안정성을 보이지 않는 경우에는 모두 모형화 할 수 있으며, 모형에 관계된 계수의 수를 최소화 하면서 만족스러운 모형을 찾을 수 있다. Box-Jenkins예측방법은 모형선정, 매개변수추정, 적합성 검정의 3단계를 반복으로 수행함으로써 최적모형에 이르게 하게 하고 있기 때문에 최소의 가능한 모형으로부터 시작하여 부적당한 부분을 제거시켜 나감으로써 시행착오의 과정을 최소화 할 수 있다. 일반 사용자가 Box-Jenkins 시계열 분석법을 쉽게 사용할 수 있도록 고급 언어로 모듈화 하여 제공 합니다.

• 시간의 흐름에 따른 수질 변화 분석
• 관광 수요 예측
• 축산물 가격 변화

확률 그리고 통계 처리

통계 데이터 처리 기술의 제공과, 확률, 통계의 모듈을 제공하며, 서버 컴퓨터에서 이들을 이용한 통계적 처리를 할 수 있도록 지원 합니다.

• 상관분석을 비롯한 시계열 분석
• 표본공간 및 확률 처리
• 분포
• 기대값과 분산
• 중심극한정리, 표본분포
• 추정과 검정

통계 챠트 제작

통계 결과를 표현하는 그래픽 챠트는 통계 지식을 기반으로 그려 집니다. 마하소프트는 다양한 통계 챠트를 사용하는 개발 환경에 맞춰 이용 할 수 있도록 HTML5의 Canvas 혹은 Java, C#, VB.NET 고급 언어를 이용하여 제작 합니다.