豊富な解析機能

S-PLUSは統計研究の最先端で誕生し、そして調査・研究・開発の現場で多くのプロフェッショナルに磨きぬかれてきました。そのため、データをいろいろな角度で検討できる機能や、広範にわたる高度の統計手法が組み込まれています。
また、各解析手法はS言語を用いて部分的に修正することも出来ます。
S-PLUSを使ったデータ解析は、お仕着せの解析と出力結果にとどまりません。

機能の詳細に関しては、マニュアルをダウンロードして御確認いただけます。

基本演算・データハンドリング

• 基本算術演算、各種数学関数、複素演算
• データのソート、マージ、行や列の入替え、転置
• ベクトル演算、行列計算、逆行列、固有値、部分行列の取出し
• 行列分解
• 条件抽出、比較演算、論理演算、データの照合

基本統計

• 要約統計量
• クロス集計
• 豊富な仮説検定（t検定、対のあるt検定、カイ二乗検定などのパラメトリック検定、ウィルコクソン順位検定、クラスカル=ワリス順位検定、フリードマン順位検定などのノンパラメトリック検定、適合度検定）
• 多様な確率分布に対する確率密度、確率点の計算
• 多様な確率分布に対する乱数発生
• ブートストラップ法、ジャックナイフ法
• 検出力と標本サイズの算出

回帰分析

• 線形回帰、重回帰分析
• 多項回帰
• ロバスト回帰
• ロジスティック回帰
• 一般化線形モデル
• ロバストMM回帰
• 一般化最小二乗回帰(Generalized Least Square）、誤差項に自己相関がある場合、等分散が仮定できない場合

非線形回帰と最適化

• 非線形回帰
• 制約付き非線形最小二乗法による最適化
• 一般化非線形最小二乗回帰(Generalized Nonlinear Least Square）、誤差項に自己相関がある場合、等分散が仮定できない場合

混合効果モデル

• グループのあるデータに対する Trellis グラフィックス
• 多水準モデルに対する効果的なメソッド
• 線形混合効果モデル
• 非線形混合効果モデル
• 相関構造と分散関数の指定

判別分析とそのモデル

• 二次判別分析
• 共分散比一定（propotional covariance）と相関構造が等しい（equal correlation)判別分析
• CPC（common principal component）モデル
• 正準判別分析

ノンパラメトリック回帰

• 一般化加法モデル
• 局所回帰（loess）
• 射影追跡回帰、ACE、AVAS
• 樹形（Tree）モデル

分散分析（ANOVA)

• 実験計画行列の作成
• 固定効果
• ランダム効果
• Variance Components モデル
• Split-plot モデル
• 多変量ANOVA（MANOVA）
• 多重比較

スムージングと補間

• 核型（Kernel）平滑化（kernelはbox, triangle, parzen, 正規）
• スプライン（spline）平滑化
• 局所回帰（Loess）平滑化
• スーパースムージング
• 線形補間、スプライン補間

多変量解析

• 相関係数（ピアスン、件ドール、スピアマン）
• 正準相関分析
• 判別分析
• 因子分析
• 主成分分析（共分散行列、相関行列）
• 多次元尺度法

クラスター分析

• K-meansクラスター分析
• 階層型クラスター分析(凝集型、区分型）
• モデルによるクラスター分析
• Crispクラスター分析、ファジー（fuzzy）クラスター分析
• Monotheticクラスター分析
• Divisiveモデル、agglomerativeモデル

QC

• EWMA, MA, Moving-SD, Moving-Range
• Shewhartチャート
• Cusumチャート
• プロセス能力（process capability）
• xbar,R,s,np,p,c,u管理図 （参考情報）

生存時間解析

• Frality モデル
• スプラインモデル（Eilers and Marx, 1996 による P-splines メソッド）
• Penalized survival モデル（penaalized partioal likeliwood 最大）
• カプラン=マイヤー（Kaplan-Meier） カーブ
• Cox比例ハザードモデル
• パラメトリック生存解析
• Expected生存解析
• ピアソン時間解析（Person years analysis）

時系列解析

• 自己共分散、自己相関、偏自己相関、局所自己相関
• 一変量および多変量スペクトル分析とスムージング（参考情報）
• AR・MAモデル
• 古典的ARIMA、ロバストARIMA
• Fractionally defferenced ARIMA
• AICによる次数選択
• 季節調整
• フーリエ変換
• 周波数領域での位相差、振幅の解析
• フィルタリング

ライブラリ

• ニューラルネット（ライブラリnnet）
• 実験計画ライブラリDOX（一部要因実験、応答曲面）
• コレスポンデンス分析（ライブラリmass)
• 一般化混合効果モデルglme（ライブラリcorrelatedData)

その他、多数の解析手法（不明な点はお問合せください）