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行为型式分析系统能够按照行为的先后顺序检测统计上显著的时间－行为型式。时间—行为型式基于相互关联事件的时间顺序，能够发现肉眼或其他方法所不能检测到的新的行为结构。 优点：　 　　能够获得新的、意想不到的研究视角。　 　　能够检测到其他方法检测不到的行为间的细微差别。　 　　拥有强大的序列分析能力。　 　　使用的程序能够灵敏地找出行为型式，但对随机变化不敏感。　 　　能够在任意层次和水平上揭示行为的时间结构。　 　　能够分析原始行为数据——基本上不需要对数据进行预先处理和后加工。　 　　有助于获得统计分析所需的定量数据。 行为型式分析系统是由位于冰岛雷克雅维克的ＰａｔｔｅｒｎＶｉｓｏｎ有限公司开发的。二十多年来，科学家们一直在运用行为型式分析系统进行各种研究。该系统还被成功地应用于各种学科领域。你可以结合目录中的任何一种解决方案或单独使用该统计包进行各类研究。 时间－行为型式 时间和顺序是影响行为效率评估的重要的因素，但是它们却很难用统计数据进行量化。为了解决这一问题，诺达思特别开发出了一种软件包——行为型式分析系统。如果两个行为在特定的时间间隔里发生联系的几率比预期的偶然几率大，行为型式分析系统就会将其定义为时间－行为型式。该时间－行为型式分析能够发现意想不到的行为结构。 成熟的模型基础 行为型式分析系统基于一个成熟的数学模型。与其他方法相比，行为型式分析系统在该数学模型的基础上能够检测出更多的行为型式。如果你使用其他方法会发现它们几乎毫无例外地只能检测出３－５个行为型式，而行为型式分析系统能检测出统计性事件的影响。它使用精确的随机函数来检查出行为型式在多大程度上可以用偶然性来解释。在大多数的数据中，偶然事件一般存在于较短的行为型式中。