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行為型式分析系統(tǒng)能夠按照行為的先后順序檢測統(tǒng)計上顯著的時間－行為型式。時間—行為型式基于相互關聯(lián)事件的時間順序，能夠發(fā)現肉眼或其他方法所不能檢測到的新的行為結構。 優(yōu)點：　 　　能夠獲得新的、意想不到的研究視角。　 　　能夠檢測到其他方法檢測不到的行為間的細微差別?！? 　　擁有強大的序列分析能力?！? 　　使用的程序能夠靈敏地找出行為型式，但對隨機變化不敏感。　 　　能夠在任意層次和水平上揭示行為的時間結構。　 　　能夠分析原始行為數據——基本上不需要對數據進行預先處理和后加工。　 　　有助于獲得統(tǒng)計分析所需的定量數據。 行為型式分析系統(tǒng)是由位于冰島雷克雅維克的ＰａｔｔｅｒｎＶｉｓｏｎ有限公司開發(fā)的。二十多年來，科學家們一直在運用行為型式分析系統(tǒng)進行各種研究。該系統(tǒng)還被成功地應用于各種學科領域。你可以結合目錄中的任何一種解決方案或單獨使用該統(tǒng)計包進行各類研究。 時間－行為型式 時間和順序是影響行為效率評估的重要的因素，但是它們卻很難用統(tǒng)計數據進行量化。為了解決這一問題，諾達思特別開發(fā)出了一種軟件包——行為型式分析系統(tǒng)。如果兩個行為在特定的時間間隔里發(fā)生聯(lián)系的幾率比預期的偶然幾率大，行為型式分析系統(tǒng)就會將其定義為時間－行為型式。該時間－行為型式分析能夠發(fā)現意想不到的行為結構。 成熟的模型基礎 行為型式分析系統(tǒng)基于一個成熟的數學模型。與其他方法相比，行為型式分析系統(tǒng)在該數學模型的基礎上能夠檢測出更多的行為型式。如果你使用其他方法會發(fā)現它們幾乎毫無例外地只能檢測出３－５個行為型式，而行為型式分析系統(tǒng)能檢測出統(tǒng)計性事件的影響。它使用精確的隨機函數來檢查出行為型式在多大程度上可以用偶然性來解釋。在大多數的數據中，偶然事件一般存在于較短的行為型式中。