Free Statistics Software: TETRAD for Causal Models and Statistical Data


Apa itu TETRAD?

TETRAD adalah suatu program untuk:

– membuat,
– mensimulasi data dari,
– mengestimasi,
– menguji,
– memprediksi, dan
– mencari

model kausal/statistik.

Tujuan dari program ini adalah menyediakan metode mutakhir dengan tampilan yang ramah yang hanya membutuhkan sedikit keahlian statistik dan pengetahuan pemrograman. Program ini tidak bermaksud menjadi pengganti sistem pemrograman statistik fleksibel seperti Matlab, Splus, atau R. TETRAD merupakan freeware yang bisa mengerjakan banyak fungsi pada program-program komersil seperti Netica, Hugin, LISREL, EQS, dan lainnya, juga banyak menemukan fungsi yang belum bisa dikerjakan oleh program komersil.

TETRAD terbatas hanya untuk model dengan data kategorik (yang bisa juga digunakan untuk data ordinal) dan model linier (“structural equation models’) berdistribusi Normal dan untuk beberapa model time series. Program TETRAD menjelaskan model kausal dalam tiga bagian pokok atau tahap: pertama gambar, menyajikan grafik hubungan kausal antar variabel secara hipotesis; kedua menspesifikasi famili dari distribusi peluangnya dan jenis parameter terkait model secara grafik.; dan ketiga menspesifikasi nilai numerik dari parameter tersebut.

Paket program TETRAD mengijinkan user untuk melakukan hal berikut:

  1. Membangkitkan model statistik/kausal secara grafis dengan macam sebagai berikut:
    1. Model untuk categorical data (Bayes networks);
    2. Model untuk continuous data dengan variabel-variabelnya joint pdf Gaussian (Normal);
    3. Models untuk kelas tertentu dari time-series representing genetic regulatory networks..
  1. Estimasi parameters dari model berikut:
    1. Model untuk categorical data dimana semua variabel tercatat dalam data (tidak ada “latent” variables);
    2. Models untuk continuous data dengan atau tanpa latent variables;
  2. Menguji kesesuaian model diatas.
  3. Melakukan simulasi data dari model pada no. 1 diatas.
  4. Update models of categorical data;  yaitu, menghitung probability setiap variable dalam model conditional pada setiap set nilai untuk variabel lain pada model.
  5. Memprediksi probability variabel dalam (tanpa latent variables) dari pengaruh nilai tetap atau random untuk setiap set variabel lain dalam model.
  6. Mencari model:
    1. categorical data dengan atau tanpa latent variables;
    2. continuous, Gaussian data dengan atau tanpa latent variables.
  7. Membandingkan  graphical features dari dua model.
  8. Memilih variables didalam suatu dataset untuk mengklasifikasi nilai suatu cases dari variabel lain.
  9. Mengklasifikasi cases baru (atau lama) menggunakan variabel terpilih pada no.9.
  10. Menilai akurasi proses classification.

Sumber: http://www.phil.cmu.edu/projects/tetrad

Link download ada di sidebar blog ini.

2 Responses

  1. sebentar lagi akan terbit buku pegangan untuk menggunakan program Tetrad IV

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s

%d bloggers like this: