即使数据缺失，也可进行重复测量方差分析
现在，Prism 将自动拟合混合结果模型以完成此分析。
执行一元和多元逻辑回归
基于一个预测变量（一元逻辑回归）或多个预测变量（多元逻辑回归），将模型拟合为二进制结果（是/否、获胜/失败、通过/未通过）。
主成分分析（PCA）
计算并选择描述数据中蕞大方差的主成分。从选择技术中进行选择，包括通过蒙特卡罗模拟的并行分析、特征值阈值、方差比例阈值等。
多重t检验（和非参数）分析
同时执行多个独立的双样本比较测试。从参数/非参数测试中进行选择，并指定数据是未配对的还是成对的。
在多元线性和多元逻辑回归中分析带有文本的分类变量
不需要编码！Prism支持自动编码分类变量并执行分析。指定引用并在模型中组织所有级别的分类变量，以获得清晰、可读的结果。
多元线性和多元逻辑回归的插值
使用指定的模型根据数据表中的数据或使用分析中指定的理论值来预测因变量的值。