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Oriana for Windows推算循环数据所需的特殊大局的样本和样本间统计数据（例如，以度为单元丈量的角度或方向、一天中的功夫、一周中的一天、一年中的月份等）。

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分析蕴含均匀向量和相信限度等根基统计数据、Rayleigh等单样本分布检验、Watson-Williams F检验和卡方检验等成对和多样本检验以及成对有关性。它还以多种方式绘造数据图表，蕴含玫瑰图、圆形直方图或风向图，让您轻松展示模式。

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您在处置以度为单元的方向数据吗？也许您的钻研涉及查看事务在一天中的功夫模式，或者以每周、每月或每年为周期产生的事件。这些是循环数据，必要特殊类型的统计数据。若是你想分析这类数据，那么Oriana正是你所必要的。 ?

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Oriana是为Microsoft Windows编写的法式。它推算循环数据所需的样本和样本间统计的特殊大局。它还以多种方式绘造数据图表，让您轻松展示模式。这些分析和图表在其他统计软件包中很少见。Oriana被设计为职能齐全且职能壮大，并且直观且易于使用。

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分析

Oriana推算各类单一样本统计数据以及样本间比力
８臣屏吭毯肪怠⒕迪蛄康某ざ取⒀烦叨炔钜约95%和99%的相信限
；褂幸恍┑パ痉植技煅，如Rayleigh's test of uniformity和Rao's spacing test。样本能够与各类测试进行比力，例如Watson-Williams测试或Mardia-Watson-Wheeler测试。也能够推算样本间有关性。

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分析了局以表格大局出现，能够直接粘贴到您的文字处置器中以天生汇报或手稿。

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图形

Oriana中提供了多种图形类型。每组观察的数据能够用玫瑰图或圆形直方图进行总结Ｄ芄欢训玫瑰图/直方图条以显示数据中子集的相对比例。也能够绘造线性直方图。

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线性数据能够归并到两个可变玫瑰图或直方图以及矢量图中，其中为每种情况绘造箭头或条形，长度代表线性数据，以及圆形散点图。

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幼我观察能够显示在原始数据图中。散布图可让您评估数据是否偏离均匀散布或von Mises散布。也能够用QQ图比力两组观测值的散布，也能够造作规定的散点图。 ?

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能够批改图形表观的各个方面，蕴含字体、线条色彩、对象和布景，以及标题和轴标签的文本。图表筹备就绪后，您能够将它们打印到肆意Windows打印机，保留为各类图形体式，或将它们复造并粘贴到肆意其他Windows利用法式。

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数据处置

Oriana能够原生处置多种数据类型。除了以度为单元的角度数据（单向或双向），您还能够将循环数据输入为一天中的功夫、一周中的某一天或一年中的一个月（使用您的母语），或者数字周或一年中的某一天。您还能够输入数据作为罗盘方向（例如NW暗示西北）。 ?

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Oriana还能够接受各类非循环数据类型，蕴含线性数字、日期、标签和特殊的壮辗书变量。这些数据能够与您的循环数据配对以鉴别案例，允许分析数据子组，或允许将线性数据归并到您的图表和分析中（通过双变量堆叠直方图和循环线性有关）。 ?

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数据在类似编纂器的电子表格中输入，并为某些变量类型提供特殊的输入援手（例如，通过从列表当选择月份或仅输入前一个或两个字母，或从弹出式日历当选择日期来输入月份）。您也能够选择以频率表的大局输入数据。 ?

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Oriana能够处置分组循环数据。在这些数据中，观测值已被近似地纪录到靠近的距离（例如，靠近20°或每幼时），而不是正确纪录。Oriana自动检验分组数据并象征它们（在用户确认的情况下），以便在有关时相应地调整统计分析。Oriana也能够接受并自动处置迷失的数据。 ?

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提供了多种数据运作职能。这些蕴含用自动天生的数据填充变量（一样的、递增的或随机的，来自均匀或von Mises散布），对数据进行排序，将日期汇总为一周中的几天，一年中的几个月等，在变量类型之间进行更改，以及查找和代替设施。数据也能够从/导出到Excel（蕴含Excel 2007/2010）、Lotus 123、Quattro、dBase、Paradox和ASCII文本。数据也能够从肆意Windows法式直接粘贴到数据编纂器中。

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桌面比力

Oriana使用KCS桌面比力（拜见屏幕截图）。你能够一壁钻研一壁把你的数据、统计了局和几张图表放开在你刻下，就像桌面上的纸一样。尝试新图表、增长新数据、细读了局，而后打印或保留您必要的那些。 ?

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当您退出Oriana时，您能够保留桌面上所有窗口的地位和内容。稍后您能够将其复原到一样的状态。Oriana让您能够从中断的处所持续？梢晕制绲南钅勘Ａ舳喔鲎烂。 ?

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一个单独的记事本窗口允许您对您的分析做笔记。这些与图形和了局一路保留在桌面文件中，并且能够复造或导出到您的文字处置器。

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Oriana用户界面拥有可自界说的工具栏，可让您为常用的指令增长按钮，可选的个性化菜单起头仅显示您最近使用的指令（如在 Office XP? 中）。

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系统要求

• Microsoft Windows 98SE/Windows NT 4 或更高版本（蕴含 Windows ME/2000/XP/2003/Vista/7/8/10/11）
• 512Mb内存
• 12Mb磁盘空间

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【英文介绍】

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Are you working with directional data measured in degrees? Perhaps your research involves looking at patterns in the time of day of events, or things that occur in weekly, monthly or yearly cycles. These are circular data and they require special types of statistics. If you want to analyse this type of data, then Oriana is just what you need. ?

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Oriana is a program written for Microsoft Windows. It calculates the special forms of sample and inter-sample statistics required for circular data. It also graphs your data in a variety of ways, allowing you to easily demonstrate patterns. These analyses and graphs are rarely found in other statistical packages. ?

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Oriana is designed to be full featured and powerful, but also intuitive and easy to use.

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Analyses

Oriana calculates a variety of single sample statistics as well as inter-sample comparisons. The basic statistics include the circular mean, length of the mean vector, circular standard deviation and 95% and 99% confidence limits. There are also a number of single sample distribution tests, such as Rayleigh's test of uniformity and Rao's spacing test. Samples can be compared with

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various tests such as Watson-Williams test or Mardia-Watson-Wheeler test. Intersample correlations can also be calculated.?

The results of the analyses are presented in a tabular format, ready for pasting directly into your word processor for a report or manuscript. ?

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The number of variables and cases that Oriana can analyze is only limited by the amount of installed memory and disk space (up to 2 billion maximum).

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Graphics

A variety of graph types are available in Oriana. The data for each set of observations can be summarized with rose diagrams or circular histograms. The rose diagram/histogram bars can be stacked to show the relative proportions of subsets within the data. Linear histograms can also be plotted. ?

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Linear data can be incorporated into two variable rose diagrams or histograms as well as in vector plots, where an arrow or bar is drawn for each case, with the length representing the linear data, and circular scatterplots.

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Individual observations can be shown in raw data plots. Distribution plots allow you to assess whether the data depart from a uniform or von Mises distribution. The distributions of two sets of observations can also be compared with Q-Q plots, and regular scattergrams can also be produced. ?

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Various aspects of the appearance of the graph can be modified, including fonts, colors of lines, objects and background, and text of titles and axis labels. When the graphs are ready you can print them to any Windows printer, save to various graphic formats, or copy and paste them to any other Windows application.