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Oriana for Windows計算循環數據所需的特殊形式的樣本和樣本間統計數據（例如，以度為單位測量的角度或方向、中的時間、一周中的、一年中的月份等）。
分析包括平均向量和置信限度等基本統計數據、Rayleigh等單樣本分布檢驗、Watson-Williams F檢驗和卡方檢驗等成對和多樣本檢驗以及成對相關性。它還以多種方式繪制數據圖表，包括玫瑰圖、圓形直方圖或風向圖，讓您輕松展示模式。
您正在處理以度為單位的方向數據嗎？也許您的研究涉及查看事件在中的時間模式，或者以每周、每月或每年為周期發生的事情。這些是循環數據，需要特殊類型的統計數據。如果你想分析這類數據，那么Oriana正是你所需要的。
Oriana是為Microsoft Windows編寫的程序。它計算循環數據所需的樣本和樣本間統計的特殊形式。它還以多種方式繪制數據圖表，讓您輕松展示模式。這些分析和圖表在其他統計軟件包中很少見。Oriana被設計為功能齊全且功能強大，而且直觀且易于使用。
分析
Oriana計算各種單一樣本統計數據以及樣本間比較?；窘y計量包括循環均值、均值向量的長度、循環標準差以及95%和99%的置信限。還有一些單樣本分布檢驗，如Rayleigh's test of uniformity和Rao's spacing test。樣本可以與各種測試進行比較，例如Watson-Williams測試或Mardia-Watson-Wheeler測試。也可以計算樣本間相關性。
分析結果以表格形式呈現，可以直接粘貼到您的文字處理器中以生成報告或手稿。
圖形
Oriana中提供了多種圖形類型。每組觀察的數據可以用玫瑰圖或圓形直方圖進行總結?？梢远询B玫瑰圖/直方圖條以顯示數據中子集的相對比例。也可以繪制線性直方圖。
線性數據可以合并到兩個可變玫瑰圖或直方圖以及矢量圖中，其中為每種情況繪制箭頭或條形，長度代表線性數據，以及圓形散點圖。
個人觀察可以顯示在原始數據圖中。分布圖可讓您評估數據是否偏離均勻分布或von Mises分布。也可以用QQ圖比較兩組觀測值的分布，也可以制作規則的散點圖。
可以修改圖形外觀的各個方面，包括字體、線條顏色、對象和背景，以及標題和軸標簽的文本。圖表準備就緒后，您可以將它們打印到任意Windows打印機，保存為各種圖形格式，或將它們復制并粘貼到任意其他Windows應用程序。
數據處理
Oriana可以原生處理多種數據類型。除了以度為單位的角度數據（單向或雙向），您還可以將循環數據輸入為中的時間、一周中的某或一年中的一個月（使用您的母語），或者數字周或一年中的某。您還可以輸入數據作為羅盤方向（例如NW表示西北）。
Oriana還可以接受各種非循環數據類型，包括線性數字、日期、標簽和特殊的子分組變量。這些數據可以與您的循環數據配對以識別案例，允許分析數據子組，或允許將線性數據合并到您的圖表和分析中（通過雙變量堆疊直方圖和循環線性相關）。
數據在類似編輯器的電子表格中輸入，并為某些變量類型提供特殊的輸入幫助（例如，通過從列表中選擇月份或僅輸入前一個或兩個字母，或從彈出式日歷中選擇日期來輸入月份）。您也可以選擇以頻率表的形式輸入數據。
Oriana可以處理分組循環數據。在這些數據中，觀測值已被近似地記錄到接近的間隔（例如，接近20°或每小時），而不是準確記錄。Oriana自動檢驗分組數據并標記它們（在用戶確認的情況下），以便在相關時相應地調整統計分析。Oriana也可以接受并自動處理丟失的數據。
提供了多種數據運作功能。這些包括用自動生成的數據填充變量（相同的、遞增的或隨機的，來自均勻或von Mises分布），對數據進行排序，將日期匯總為一周中的幾天，一年中的幾個月等，在變量類型之間進行更改，以及查找和替換設施。數據也可以從/導出到Excel（包括Excel 2007/2010）、Lotus 123、Quattro、dBase、Paradox和ASCII文本。數據也可以從任意Windows程序直接粘貼到數據編輯器中。
桌面比擬
Oriana使用KCS桌面比擬（參見屏幕截圖）。你可以一邊研究一邊把你的數據、統計結果和幾張圖表攤開在你面前，就像桌面上的紙一樣。嘗試新圖表、添加新數據、細讀結果，然后打印或保存您需要的那些。
當您退出Oriana時，您可以保存桌面上所有窗口的位置和內容。稍后您可以將其恢復到相同的狀態。Oriana讓您可以從中斷的地方繼續?？梢詾椴煌捻椖勘４娑鄠€桌面。
一個單獨的記事本窗口允許您對您的分析做筆記。這些與圖形和結果一起保存在桌面文件中，并且可以復制或導出到您的文字處理器。
Oriana用戶界面具有可自定義的工具欄，可讓您為常用的指令添加按鈕，可選的個性化菜單開始僅顯示您近來使用的指令（如在 Office XP? 中）。
系統要求
Microsoft Windows 98SE/Windows NT 4 或更高版本（包括 Windows ME/2000/XP/2003/Vista/7/8/10/11）
512Mb內存
12Mb磁盤空間
【英文介紹】
Are you working with directional data measured in degrees? Perhaps your research involves looking at patterns in the time of day of events, or things that occur in weekly, monthly or yearly cycles. These are circular data and they require special types of statistics. If you want to analyse this type of data, then Oriana is just what you need.
Oriana is a program written for Microsoft Windows. It calculates the special forms of sample and inter-sample statistics required for circular data. It also graphs your data in a variety of ways, allowing you to easily demonstrate patterns. These analyses and graphs are rarely found in other statistical packages.
Oriana is designed to be full featured and powerful, but also intuitive and easy to use.
Analyses
Oriana calculates a variety of single sample statistics as well as inter-sample comparisons. The basic statistics include the circular mean, length of the mean vector, circular standard deviation and 95% and 99% confidence limits. There are also a number of single sample distribution tests, such as Rayleigh's test of uniformity and Rao's spacing test. Samples can be compared with
various tests such as Watson-Williams test or Mardia-Watson-Wheeler test. Intersample correlations can also be calculated.
The results of the analyses are presented in a tabular format, ready for pasting directly into your word processor for a report or manuscript.
The number of variables and cases that Oriana can analyze is only limited by the amount of installed memory and disk space (up to 2 billion maximum).
Graphics
A variety of graph types are available in Oriana. The data for each set of observations can be summarized with rose diagrams or circular histograms. The rose diagram/histogram bars can be stacked to show the relative proportions of subsets within the data. Linear histograms can also be plotted.
Linear data can be incorporated into two variable rose diagrams or histograms as well as in vector plots, where an arrow or bar is drawn for each case, with the length representing the linear data, and circular scatterplots.
Individual observations can be shown in raw data plots. Distribution plots allow you to assess whether the data depart from a uniform or von Mises distribution. The distributions of two sets of observations can also be compared with Q-Q plots, and regular scattergrams can also be produced.
Various aspects of the appearance of the graph can be modified, including fonts, colors of lines, objects and background, and text of titles and axis labels. When the graphs are ready you can print them to any Windows printer, save to various graphic formats, or copy and paste them to any other Windows application.
