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SigmaXL 从头开始​​设计为一种具有成本效益、功能强大但易于使用的工具，使用户能够测量、分析、改进和控制他们的服务、交易和制造流程。作为已经熟悉的 Microsoft Excel 的插件，SigmaXL 非常适合精益六西格码培训或在大学统计课程中使用。版本 9 添加了时间序列预测和高级控制图。
9.1 版的新功能包括：
•统计工具 > 高级多元回归 > 拟合多元回归模型
•连续预测变量的标准化和编码
•显示具有非标准化系数的回归方程的选项
•分类预测变量的 (1, 0) 或 (-1,0,+1) 编码
•Box-Cox 变换
•指定置信度
•残差图（常规、标准化、学生化 - 已删除 t）
•主效应和交互作用图（拟合均值）
•等高线图和曲面图
•具有可选约束的优化
•自动移除极端 VIF 或共线项（带有别名和移除报告）
•指定交互、二次和更高阶（所有交互或最多 3-Way）
•方差分析类型 I 和/或类型 III 平方和与 Pareto 贡献百分比和标准化效应
•具有蒙特卡罗或学生 T P 值的饱和模型（正交或非正交）的 Lenth 伪标准误差
•R 方预测（留一法交叉验证）
•R-Square K-Fold & StDev K-Fold (K-Fold Cross Validation)
•恒定方差检验：Breusch-Pagan。Anderson-Darling 正态性检验应用于残差，以便自动选择 Normal 或 Koenker（稳健）版本。报告还包括总体测试和个人预测变量。
•非恒定方差的白色稳健标准误差（异方差一致）
•残差自相关与 P 值的 Durbin-Watson 检验
•具有自相关（异方差和自相关一致）的非恒定方差的 Newey-West 鲁棒标准误差
•根据 Durbin-Watson P 值自动选择 White 或 Newey-West
•逐步/最佳子集回归：
-使用 alpha 进入，alpha 移除
-使用 alpha-to-enter 向前选择
-使用 alpha-to-remove 向后消除
-前向、后向准则：最小化 AICc、BIC；最大化 R 方调整、R 方预测、R 方 K 折
-Best Subsets 利用强大的 MIDACO Solver（混合整数分布式蚁群优化）来解决具有多达数百个连续或分类变量的最佳子集，包括交互和高阶项。此功能使 SigmaXL 相对于最佳子集限制为 30 个连续变量的竞争对手具有显着优势。
-最佳子集准则：最小化 AICc、BIC；最大化调整后的 R 方
-分层选项
-包含条件数和 Mallows Cp 等附加统计信息的详细报告