Qualitätssicherung

GenStat Qualitätssicherung

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VSN International hat erkannt, dass Ihre Analyse von der Genauigkeit und der Gültigkeit unserer Software abhängig ist. Deswegen achten wir sehr darauf, dass die von uns produzierten Ergebnisse betriebssicher und korrekt sind. Dieses Dokument fasst einige der Methoden zusammen, die wir verwenden um unser Ziel zu erreichen.

Genauigkeit

Wir verwenden Algoritmen, die für die Zahlengenauigkeit und nummerische Stabilität bestimmt sind. Diese sind hauptsächlich von unserem Inhouse-Team von gut geschulten Entwicklern produziert. Auch nutzen wir die bekannten und sorgfältig validierten Algorithmen, die von der Numerical Algorithms Group (einer unserer Aktionäre) produziert werden.

Korrektheit

Wir überprüfen die GenStat Richtlinien durch die Verwendung einer ausführlichen Reihe von Testprogrammen, deren Ergebnissen durch die folgenden Maßnahmen kontrolliert worden sind:

  • die Reproduktion von Analysen und der durch den Vergleich der Ergebnisse verschiedener Methoden für repräsentative Datensätze, wie z.B ANOVA und Regression, REML und ANOVA, usw. .
  • durch explizite Berechnungen, die von der Fähigkeit GenStats unterstützt wird, allgemeine Matrix- und Vektorberechnungen auszuführen.
  • Durch manuelle Berechnungen, soweit durchführbar.
  • durch den Vergleich unserer Ergebnisse mit denen, die in Büchern und Artikeln in wissenschaftlichen Zeitungen veröffentlicht wurden.
  • durch den Vergleich mit den Ergebnissen anderer Softwaresystemen.

Prozeduren in der GenStat Prodezurensammlung werden von einem Editorial Board überprüft, das ähnliche Metoden zur Überprüfung der Nützlichkeit und Betriebssicherheit verwendet, um zu überprüfen ob die akzeptierten Prozeduren nützlich, verlässlich und von einer klaren Dokumentation begleitet sind.

Qualität

  • Unser technisches Personal hat erhebliche Erfahrung in der Entwicklung von Software, die bis zum Anfang der 1970ger zurückgeht.
  • Sie alle haben Studienabschlüsse und Zusatzqualifikationen in Statistik und Computerwissenschaften.
  • Sie haben enge kollaborative Verbindungen mit Forschungsstatistikern in Organisationen wie Rothamsted Research.
  • Sie sind auch Teil der Forschungsgesellschaft, nehmen an wissenschaftlichen Treffen teil und präsentieren dort auch ihre Arbeiten. Das hilft dabei sicherzustellen, dass sie auf dem neusten Stand der statistischen Forschung sind.
  • Unser gesamtes Personal unterstützt das Konzept der Selbstentwicklung, um unsere Qualifikationen zum Vorteil des Geschäfts von VSNi zu verbessern, und VSNi hat die Wichtigkeit dieser Aktivität durch seine Zertifizierung unter dem UK Government’s Investors in People System erkannt.

Betriebssicherheit

    • Das zugrundeliegende Material für unsere Software (der Quellcode, die Testreihen, die Dokumentation usw.) wird in einem sicheren Archiv gespeichert, dass das Quellkontrollsystem Subversion verwendet. Dies speichert eine formale Aufzeichnung aller Änderungen, mit einer erläuternden Dokumentation, um zu erklären, warum die Änderung durchgeführt wurde. Es bietet uns auch die Möglichkeit sorgfältig und verlässlich zu früheren Versionen zurückzugehen, um die Diagnose und die Fehlerberichtigung zu ermöglichen.
    • Um Fehler vorzubeugen, wird unsere extensive Reihe von Testprogrammen nach jeder beträchtlichen Änderung ausgeführt.
    • Jede neue Ausgabe durchläuft eine Phase von mindestens 2 Monaten, in der sie von engagierten Benutzern beta-getestet werden, um ihre Zuverlässigkeit unter „Feldbedingungen“ zu überprüfen. Ein formaler Berichtsprozess wird anschließend ausgeführt, um sicherzustellen, dass die Fehler dokumentiert und korrigiert worden sind.
  • Wir sollten auch erwähnen, dass viele der Hauptalgorithmen von GenStat seit vielen Jahren von einer großen Anzahl von sehr unterschiedlichen Benutzern intensiv verwendet worden sind. Deswegen können Sie auf GenStat vertrauen, nicht nur auf unsere Arbeit sondern auch auf die gesammelten Bemühungen ihrer Kollegen.

Support

Uns ist bewusst, wie wichtig es für unsere unterstützten Benutzer ist pünktliche, gut informierte und hilfreiche Unterstützung zu bekommen. Diese Unterstützung über das Netz kann gewissermaßen zu einem Auffangnetz für unsere Benutzer werden.

  • Wir bearbeiten alle unsere Supportanrufe im eigenen Haus: Sie werden keine unzureichende Antwort von einem vor der Küste liegenden Call-Centre bekommen.
  • Wir bringen die Supportanfragen in ein Überwachungssystem ein, um zu versichern, dass sie nicht verloren oder vergessen werden.
  • Unser Ziel, das mit mehr als 99%igem Erfolg erreicht wird, ist, eine Antwort innerhalb von einem Arbeitstag zu liefern.
  • Unser technisches Personal ist voll in den Support mit einbezogen, deswegen garantieren wir Ihnen eine wohlunterrichtete Antwort. Die Beteiligung des technischen Personals stellt auch sicher, dass die durch Support berichtigten Fehler entsprechende Priorität in unserer Entwicklung bekommen. Wo ein Fehler schnell korrigiert werden kann, wird es einen Software-Patch geben. Anderenfalls bemühen wir uns Ihnen einen anderen Weg zu finden um das Problem zu umgehen.
  • Wir liefern gerne statistischen Rat und Beistand, ebenso wie Computing Support. Wenn Ihre Rückfrage zu kompliziert für eine schnelle Antwort ist, werden wir uns bemühen, Ihnen einen vernünftigen Beratungsvertrag anzubieten.
  • Zusätzlich zu unserem formalen Betreuungsservice, stellen wir eine webbasierte Diskussionsliste für GenStat zur Verfügung, GenStat Discovery und ASReml auf der VSNi Webseite. Obwohl diese hauptsächlich ein Forum für Benutzermeinungen und Selbsthilfe liefern sollen, überwachen wir die Diskussionen, damit wir jede der schwierigeren Anfragen beantworten können.

Gute statistische Praxis

Unser technisches Entwicklungsteam beinhaltet Statistiker mit erheblicher Erfahrung in statistischer Beratung und statistischem Unterricht. Uns sind folglich die Probleme bewusst, die entstehen können, wenn statistische Software von Leuten mit beschränkter statistischen Erfahrung beziehungsweise Ausbildung verwendet wird. Die Menüs, Interfaces und Algorithmen in GenStat wurden dazu konzipiert, diese Benutzerstatistiken erfolgreich und korrekt zu verwenden. Zum Beispiel:

  • Die Menüs für hochentwickeltere Modelle, sowie allgemeine lineare Modelle, sind dafür bestimmt, auf natürliche Weise auf bekanntere Methoden zu bauen, sowie lineare Regression, um ihr Übergang in fortschrittlichere Techniken zu erleichtern.
  • Wir unterscheiden klar zwischen kategorischen Variablen (Varianten) um Ihnen dabei zu helfen, die Variablen nicht auf falsche Weise zu verwenden.
  • Das Ausgabefenster unterstützt kontextuale Hilfe, um unklare Begriffe zu erklären.
  • Wir verwenden allgemeine Algorithmen, zum Beispiel in unseren Einrichtungen in GenStat für ANOVA, Regression und REML, um artifizielle Beschränkungen des Umfangs und der Komplexität Ihrer Analysen zu vermeiden
  • GenStat hat eine einfache doch mächtige Programmiersprache, die Ihnen Zugang zu dem gesamten Umfang von Methoden erlaubt.
  • Wir haben eine klare Dokumentation und Online- Hilfe, und viele Beispiele der Befehle, die durch ein speziell konstruiertes Menü verfügbar sind.
  • Die GenStat Programmiersprache kann als eine Universalprogrammiersprache verwendet werden, damit Sie Methoden nach Ihren Anforderungen entwickeln oder ändern können.
  • Die Entwicklung von neuen oder personalisierten Methoden wird von der Tatsache erleichtert, dass die Prodezurensammlung OpenSource ist, mit einem Menü zum Zugang zum Quellcode von jederder Prodezuren der Sammlung.
  • Wir sind nicht bereit, fragwürdige Analysensorten zu liefern, auch wenn vielleicht einige davon anderswoeine fehlgeleitete Popularität erreicht haben.

Geschichte

VSNi wurde im Jahr 2001 als Spin-Off der Rothamsted Research und der Numerical Algorithms Group. gegründet. Es brachte die GenStat Entwicklungsgruppe von Rothamsted mit der statistischen Vermarktunggruppe von NAG zusammen, um eine stärkere Zusammenarbeit von Forschung und Entwicklung mit Marketing und Vertrieb zu schaffen. So ist es der Entwicklungsgruppe gelungen, sich mehr auf Benutzerbedürfnisse zu konzentrieren, während sie weiterhin eng mit der Forschunggesellschaft vernetzt bleiben. Deswegen glauben wir, dass wir sowohl auf Benutzerbedürfnisse als auch auf Forschungsmöglichkeiten reagieren können.

Stammbäume

Rothamsted ist höchstwahrscheinlich das älteste Institut für landwirtschaftliche Forschung auf der Welt, und wird jetzt als ein Spitzenforschungszentrum für Wissenschaft zur nachhaltigen Landnutzung und seine Umweltverträglichkeit anerkannt. Seine wissenschaftliche Forschung reicht von genetischen Studien, biochemischenStudien, zellbiologischen Studien und Studien von Bodenprozessen bis hin zu Untersuchungen, die mit dem Ökosystem und der Landschaft zu tun haben. Seine Interesse für Statistiken fing 1919 an, als R.A.Fisher als der ursprüngliche Statistiker eingestellt wurde, der erst die gesammelten Ergebnisse der Rothamsted klassischen Feldversuchen (die 1843 mit dem Broadbalk Experiment mit Winterweizen anfingen) studieren würde. Fisher erkannte die Notwendigkeit verbesserter, statistischen Methoden, und legte , in den nächsten Jahren, die Fundamente der modernen angewandten Statistik legte.

Genau genommen wurden viele der Standardmodelle, die wir jetzt als gegeben annehmen, ursprünglich von Fischer erfunden. Dazu zählen unter anderem Varianzanalyse, Versuchsplanung, genaue Testungen, Diskriminanzanalyse und maximale Wahrscheinlichkeit. Rothamsted wurde 1954 Pionier der Verwendung von Computern in statistischer Analyse, als Frank Yates, der Nachfolger von Fisher als Leiter der Statistikabteilung in Rothamsted, bekam einen Elliot 401 – einer der ersten Computer, der nichtan seiner Produktionsbasis verwendet wurde. GenStat wurde der natürliche Nachfolger dieser Vorarbeiten. Seine Entwicklung fing in Rothamsted an, als John Nelder 1968 als der nächste Leiter des Statistikamts eingestellt wurde. Roger Payne übernahm 1985 die Leitung, als sich John Nelder aus Rothamsted zurückzog und ist immer noch der VSNi Chief Science and Technology Officer. GenStat hat von der enge Beziehung zwischen dem statistischen Computing und der statistischen Forschung und Beratung in Rothamsted profitiert und diese Beziehung wird durch die fortschrittlichen Verbindungen zwischen VSNi und Rothamsted weitergeführt, wo mehrere unserer technischen Angestellten Gastposten innehaben. Andere statistische Theorien und Methoden in GenStat, die ursprünglich von Statistikern in Rothamsted entwickelt wurden, sind allgemeine lineare Modelle (John Nelder), allgemeines Gleichgewicht (ursprünglich John Nelder , mit weiteren Entwicklungen von Roger Payne), die Analyse von kanonischen Merkmalen (John Gower), und die REML Analyse von gemischten Modellen (Robin Thompson). GenStat hat deshalb eine lange Geschichte als Bereitsteller neuer statistischer Forschung, die entwickelt worden ist, um sich mit realen biologische Fragen zu beschäftigen. Wir glauben, dass es uns einen einzigartigen Einblick in die Bedürfnisse von Statistikenr und Wissenschaftlern in biologischer Forschung gewährt hat.

Die Numerical Algorithms Group (NAG) ist einer der Pioniere von mathematischer, statistischer, und data-mining Software, ebenso wie Visualisierungssoftware. Die Dienstleistungen, die von NAG angeboten werden, sind seit mehr als 30 Jahren global von akademischen, staatlichen und industriellen Instituten verwendet worden. 1971 entwickelte NAG die erste mathematische Software-Bibliothek, die sich im Laufe der Jahre weiterentwickelt hat und jetzt die größte, kommerziell erhältliche Sammlung von mathematischen und statistischen Algorithmen ist.

Wir profitieren von der Expertise unserer Aktionäre durch ihre Vertreter im VSNi Board. Sie vertiefen unsere wissenschaftliche Expertise und liefern wertvollen Rat und wertvolle Hinweise in Bezug auf unsere Aktivitäten.

Die Zukunft

Wir sind uns der Wichtigkeit Sie stets auf dem Laufenden über neue Entwicklungen in Statistiken und Computing zu halten. Deswegen haben wir einen regelmäßigen Plan von neuen Veröffentlichungen. GenStat selbst hat seit vielen Jahren eine jährliche Veröffentlichungsplanung. Seine neuen Ausgaben beinhalten in der Regel nicht nur neue statistische Methodologie, sondern auch verbesserte Interfaces, neue Dokumentation und Aktualisierungen, um immer mit allen aktuellen, neuen Ausgaben von MS Windows Schritt zu halten.

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