GAUSS数学和统计系统

当前版本：24 | 最新更新

一个基于强大，迅速而有效的GAUSS矩阵程序语言的易使用的数据分析，数学和统计环境。GAUSS被用于解决真实世界的问题和处理海量数据的分析问题。程序的开发和程序的执行一样的迅速!

GAUSS运行模块(GRTM)允许用户分发他们自己编写的GAUSS应用程序给没有GAUSS的用户。程序员分发一份编译好的文件并附带GRTM给最终用户。和GUASS一起i提供，无需额外费用。.

GAUSS Engine(GAUSS引擎)

把快速而强大的GAUSS增加到任何通过C,C++,Java,VB或其它支持C语言API的开发环境开发的应用程序中。GAUSS引擎是用来从其它应用程序中编译和执行GAUSS程序的一个动态链接库（DLL）。数据能够在GAUSS引擎工作空间和其它应用程序之间来回传递。免除专利使用费的分发您的GAUSS引擎程序已变得可行。

GAUSS应用程序

预编写，定制的GAUSS程序设计用来增加用户的效率和扩展GAUSS的在统计，财经，工程，物理学，线性代数，仿真，风险分析等领域的功能。

Algorithmic Derivatives	用于生成计算算法衍生的GAUSS过程的程序包
Bayesian Estimation Tools	一整套用于估计和分析一系列预打包模型的工具。内部GAUSS贝叶斯模型提供快速访问，全阶建模，包括数据生成，估计和事后估计分析等。
Constrained Maximum Likelihood MT	求解对参数一般约束的一般极大似然问题
Constrained Optimization MT	求解对参数一般约束的非线性规划问题
CurveFit	非线性曲线拟合
Descriptive Statistics MT	基本样本统计量，包括均值，频率和交叉表。
Discrete Choice Analysis Tools	用于估计离散选择和其他模型的统计包，在这里因变量在某种程度上是定性的。
FANPAC MT	用于估计波动性的一整套GARCH模型
Linear Programming MT	求解小型和大型线性规划问题
Linear Regression MT	最小二乘方估计
Loglinear Analysis MT	使用对数线性分析分析分类数据
Maximum Likelihood MT	统计模型参数的极大似然估计
Nonlinear Equations MT	求解有大量未知数方程式的非线性方程求解系统
Optimization MT	最优化
Time Series MT	对参数一般约束的VARMAX, VARMA, ARIMAX, ARIMA, 和 ECM模型的精确ML估计。面板数据估计，单位根和协整检验。

第三方应用程序

由第三方供应商开发的相关软件程序。这些产品中的大部分都是用GAUSS编程语言预编写的，定制的程序，帮助更快的完成工作。

COINT 2.1: Co-integrated Systems
Gaussx 10: Professional Econometrics Routines
GENO 2.0: General Evolutionary Numerical Optimizer
LikPak 1.0: Likelihood Procedures
Mercury GE 8.1: Interface Tools
Mercury 8.0: Interface Tools
SNAP 2.2: Social Network Analysis Procedures
SSATS 2.0: State Space Aoki Time Series
TSM 1.2: Time Series/Wavelets for Finance

支持操作系统	支持的数据源
Windows	文件型	关系数据库	NO SQL/大数据
macOS	CSV	MySQL	HBase
Linux	EXCEL	PostgreSQL	Hive
	HDFS	SQLite	MongoDB
	SAS	Microsoft SQL Server
	Stata	Oracle
	文本分隔的文档	IBM DB2

Premier 支持

Premier 支持是一份年度更新成员关系计划，提供给您众多益处，包括适用GAUSS系统或GAUSS引擎软件的技术支持，产品维护和实实在在的省钱计划。

解决方案

GAUSS在计量经济学中的主要应用

使用GAUSS分析金融和银行数据

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