• 混亲是一直向前进的应用程序，使用户能够创建和编辑自己的数据集在简易的表格接的Excel。 可用功能的设定是非常全面和方便分类在探索、综合和评估程序。

    数字的功能包括原始数据的探索、多的异质性统计标准累计，贝综合、排斥灵敏度分析测试数据趋势有关的具有选择性的传播，以及各种偏修正程序，仅举几例。

    混亲也是非常灵活的时候，图表。 下面的图表目前的综合：简单的森林的情节，直方图，正常分位数的情节、Galbraith的情节，L'阿贝情节，异质性漏斗的情节，Baujat的情节，合成森林绘图、累积的森林的情节，贝triplot、排斥敏感性的情节，加权的敏感度绘图、选择性框情节，选择性回归的情节，并修整和填补情节。

  • मिश्रण एक सीधे आगे अनुप्रयोग है कि उपयोगकर्ताओं को सक्षम बनाता है बनाने के लिए और संपादित अपने स्वयं के डेटा सेट में आसान स्प्रेडशीट इंटरफ़ेस Excel के. उपलब्ध सुविधा सेट बहुत व्यापक है और आसानी से वर्गीकृत अन्वेषण में, संश्लेषण, और मूल्यांकन प्रक्रियाओं.

    संख्यात्मक विशेषताओं में शामिल हैं कच्चे डेटा अन्वेषण, कई विविधता के आँकड़े, मानक, संचयी है, और Bayesian syntheses, बहिष्कार संवेदनशीलता विश्लेषण, परीक्षण के लिए डेटा के रुझान के साथ जुड़े चयनात्मक प्रसार, और विभिन्न पूर्वाग्रह सुधार प्रक्रियाओं, के लिए कुछ नाम.

    मिश्रण के समर्थक भी असाधारण बहुमुखी जब यह आता है करने के लिए रेखांकन । निम्नलिखित रेखांकन वर्तमान में कर रहे हैं एकीकृत: सरल वन साजिश, हिस्टोग्राम, सामान्य-quantile साजिश, गालब्रेथ साजिश, एल'Abbe साजिश, विविधता कीप साजिश, Baujat साजिश, संश्लेषण वन साजिश, संचयी वन साजिश, Bayesian triplot, बहिष्कार संवेदनशीलता साजिश, भार संवेदनशीलता साजिश चयनात्मकता, बॉक्स भूखंड, चयनात्मकता प्रतिगमन साजिश है, और ट्रिम और भरने की साजिश है ।

  • MIX Pro is a straight forward application that enables users to create and edit their own data sets in the easy spreadsheet interface of Excel. The available feature set is very comprehensive and conveniently categorized in exploration, synthesis, and evaluation procedures.

    Numerical features include raw data explorations, multiple heterogeneity statistics, standard, cumulative, and Bayesian syntheses, exclusion sensitivity analyses, tests for data trends associated with selective dissemination, and various bias correction procedures, to name a few.

    MIX Pro is also exceptionally versatile when it comes to graphs. The following graphs are currently integrated: simple forest plot, histogram, normal-quantile plot, Galbraith plot, L'Abbe plot, heterogeneity funnel plot, Baujat plot, synthesis forest plot, cumulative forest plot, Bayesian triplot, exclusion sensitivity plot, weighting sensitivity plot, selectivity box plot, selectivity regression plot, and the trim and fill plot.