Графические файлы системы statistica имеют расширение stg
STATISTICA Graphics Data
STG file is a STATISTICA Graphics Data. STATISTICA is a statistical package, developed by StatSoft Inc.
Чтобы изменить ассоциации файлов:
- Щелкните правой кнопкой мыши файл с расширением чье сотрудничество вы хотите изменить, а затем нажмите Открыть с.
- В Открыть с помощью диалоговое окно, выберите программу ти котором вы хотите, чтобы открыть файл, или нажмите Обзор, чтобы найти программу, которую вы хотите.
- Выберите Всегда использовать выбранную программу, чтобы открыть такой файл флажок.
Состав системы statistica
Система STATISTICA состоит из следующих основных частей:
• многофункциональной системы для работы с данными;
• мощной графической системы для визуализации данных и результатов статистического анализа;
• набора статистических модулей, в которых собраны группы логически связанных между собой статистических процедур;
• специального инструментария подготовки отчетов (с помощью текстового редактора, встроенного в систему, можно готовить полноценные отчеты, также имеется возможность автоматического создания отчетов);
• встроенных языков SCL и STATISTICA BASIC.
RSView Machine Edition Status Data
STG file is an RSView Machine Edition Status Data. RSView Machine Edition is software for developing and running human-machine interface (HMI) projects.
Другие типы файлов могут также использовать .stg расширение файла. Если у вас есть полезная информация о .stg расширение, написать нам!
Поддерживаемые операционные системы
Windows Server 2003/2008/2012/2016, Windows 7, Windows 8, Windows 10, Linux, FreeBSD, NetBSD, OpenBSD, Mac OS X, iOS, Android
Программы, обслуживающие файл STG
Windows
Типы документов в системе statistica
Система STATISTICA работает с четырьмя основными типами документов:
• электронная таблица Spreadsheet , которая предназначена для ввода исходных данных и их преобразования;
• специальная электронная таблица Scrollsheet, которая предназначена для вывода численных и текстовых результатов;
• график – документ в специальном графическом формате STATISTICA, который предназначен для визуализации и графического представления численной информации;
• отчет – документ формата RTF(Расширенный текстовой формат), который предназначен для вывода текстовой и графической информации.
Документы в соответствии со стандартами Windows выводятся в собственном окне рабочей области системы.
Собственные файлы системы STATISTICA имеют расширение sta. Система может работать как с численными, так и с текстовыми данными, что важно в практических статистических исследованиях. В частности, электронные таблицы Spreadsheet могут содержать и численную, и текстовую информацию, а также поддерживают различные типы операций с данными, такими, как операции с использованием буфера обмена Windows или операции с выделенными блоками значений (аналогично Excel).
В этой главе мы рассмотрим несколько примеров анализа данных с помощью системы STATISTICA. Первый пример относится к области маркетинга (мы показываем возможности модуля Множественная регрессия), три следующие примера к промышленным приложениям (мы показываем возможности модулей Планирование эксперимента и Карты контроля качества), пятый пример иллюстрирует возможности STATISTICA по наложению результатов анализа на географические карты.
Еще раз отметим, что современная STATISTICA — это средство разработки приложений в конкретных областях (бизнесе, медицине, промышленности и др.). Библиотека STATISTICA содержит более 10 000 тщательно отлаженных и проверенных на практике процедур анализа данных. Развитие системы естественно приводит к созданию средств разработки собственного интерфейса и использования библиотеки STATISTICA для создания оригинальных модулей, включающих, наряду с процедурами STATISTICA, алгоритмы разработчика. Все эти процедуры объединяются общим интерфейсом, средствами управления данными и графикой STATISTICA.
Именно в создании средств для разработки приложений мы видим будущее систем анализа данных.
Пример основан на реальных данных, описывающих рынок пива в Греции (см. статью Kioulofas К. Е. «An Application of Multiple Regression Analysis to the Greek Beer Market» в журнале «Journal of Operational Research Society», Vol. 36, № 8, p. 689-696,1985).
Известно, что этот рынок поделен между 5 фирмами, обозначенными далее А, В, С, D и Е. До 1981 года на рынке присутствовали фирмы А, В и С, в 1981 году на рынок пришли фирмы D и Е. Но уже в' 1983 году фирма D не выдержала конкуренции, а у фирмы А возникли финансовые проблемы.
В следующей таблице представлены объемы продаж в отрасли и доля каждой фирмы.
Можно заметить, что после появления фирм D и Е произошло резкое снижение доли фирмы А. Две новые фирмы D и Е по-разному освоили рынок. Фирма D имела большие производительные способности, чем фирма Е, но заметно отстала по объемам продаж. Этот пример интересен тем, что показывает соотношение затрат на рекламу и производство.
Будем считать, что основным показателем эффективности рекламы является объем продаж фирмы. В этой таблице представлены расходы на рекламу каждой фирмы и ее доля в рекламе.
Понятно, что вхождение в отрасль фирм D и Е потребовало больше расходов на рекламу (в процентном отношении к объему продаж). Это отчетливо видно из следующей таблицы:
Заметим, фирма D в 1982 году резко снизила расходы на рекламу, что, возможно, стало причиной потери рынка.
Предполагается, что для рекламы используются следующие средства массовой информации: телевидение, газеты, журналы и радио.
Эффективность рекламы в каждом случае различна, и возникает вопрос о количественных зависимостях между объемом продаж и расходами на рекламу в каждом из средств массовой информации. Обычно доля телевидения составляет 70-90%, и поэтому в таблице, представляющей распределение расходов на рекламу между средствами массовой информации, все СМИ, кроме телевидения, объединены в одну группу «другие».
На реальный объем продаж пива влияют также такие факторы, как температура воздуха, число туристов и индекс потребительских цен (инфляция).
В предлагаемой модели теоретическая зависимость основывается на предположении, что объем продаж за период t (далее это месяцы) является функцией объема продаж за прошлый период расходов на рекламу в периоды t и t-1, количества туристов, значений температуры и индекса розничных цен.
St — объем продаж (в драхмах);
At — ассигнования на рекламу;
Tt — число туристов в месяц t;
Wt — средняя температура воздуха;
Pt — индекс розничных цен.
Итак, мы построили модель зависимости, но коэффициенты этой модели неизвестны. Эти коэффициенты оцениваются из исходных данных в модуле Множественная регрессия.
Оценка коэффициентов по методу наименьших квадратов выявила статистическую незначимость переменных Wt и Pt, и они были исключены из дальнейшего анализа.
В результате получилось уравнение, содержащее меньшее число переменных:
Оценим коэффициенты этого уравнения, используя реальные данные. Для анализа использовались данные о месячных продажах за 2 года. Число наблюдений равнялось 24. Результаты регрессии приведены в таблице:
Значения коэффициента детерминации R 2 , близкие к единице, говорят о хорошем приближении линии регрессии к наблюдаемым данным и о возможности построения качественного прогноза.
Низкое значение коэффициента детерминации R 2 для фирмы D объясняется низкой эффективностью рекламной кампании и трудностями на административном уровне. Можно сделать вывод, что модель плохо применима к фирме D.
Статистики Дарбина—Уотсона свидетельствуют об отсутствии автокорреляции остатков при 5%-м уровне значимости, т. к. все ее значения по модулю меньше 1,96.
Все значения регрессионных коэффициентов значимы при уровне значимости 0,5, за исключением коэффициентов при At для фирм В, D и Е.
Одним из возможных объяснений этого факта является то, что показатели этих фирм зависят от рекламной деятельности за прошлый период времени, то есть от Аt-1
Это подтверждается тем, что для этих фирм коэффициенты при At-1 значимы на уровне 95%. Более того, можно заметить, что показатели всех фирм, кроме фирмы Е, имеют положительную корреляцию с числом туристов. Незначительную корреляцию между туризмом и объемами продаж фирмы Е можно объяснить недавним появлением этой фирмы. Объемы продаж всех фирм также находятся под влиянием объемов продаж в прошлом периоде, St-1 возможно, благодаря эффекту «привычки» потребителей к торговым маркам. Значимость этого параметра с распределенным лагом также наводит на мысль о некоторых обучающих эффектах.
Продажи фирмы А имеют значительную положительную корреляцию с ее расходами на рекламу за период t, что отличает ее от других фирм. Окончательно взаимосвязь между рыночными продажами и совокупными расходами на рекламу положительна и значима при уровне 5%.
Представленные выше результаты регрессии образуют основу оценки эффективности совокупных расходов на рекламу.
Покажем, как строятся такие модели в системе STATISTICA. Для этих целей обычно используется модуль Множественная регрессия.
В этом модуле собраны методы, позволяющие оценить зависимость одной переменной от нескольких других переменных.
Переменная, для которой строится зависимость, называется зависимой (по-английски dependent variable). Эта переменная входит в левую часть уравнения, описывающего зависимость (см. уравнение (*)). Переменные, от которых мы хотим построить зависимость, называются независимыми переменными (по-английски independent variables) или предикторами (от английского predict — предсказывать). Эта переменная входит в правую часть уравнения, описывающего зависимость. Сам термин множественная регрессия (по-английски multiple regression) означает, что модель может содержать несколько предикторов, позволяющих предсказывать зависимую переменную.
Итак, общая идея состоит в том, чтобы по значениям предикторов предсказывать значения зависимой переменной, например, по значениям продаж и расходам на рекламу в текущем и предыдущем месяце предсказывать продажи в следующем месяце.
Конечно, количество предикторов можно увеличить, например, ввести объем продаж у конкурентов или какие-то другие, имеющие смысл и доступные наблюдению переменные. Однако здесь имеется тонкость, предикторы могут оказаться зависимыми между собой.
Переменные, которые следует включить в модель, определяет специалист в предметной области. Затем нужно выполнить следующие действия.
Шаг 1. Запустите модуль Множественная регрессия.
Шаг 2. Введите исходные данные в файл системы STATISTICA. Назовите его, например, Beer.sta.
Шаг 3. Определите переменные в модели. Задайте S в качестве зависимой переменной и S1. P — в качестве независимых переменных, или предикторов. После этого стартовая панель модуля будет выглядеть так:
В появившемся окнеПошаговая множественная регрессия снова нажмите ОК.
Теперь перед вами диалоговое окно результатов, полученных с помощью пошаговой процедуры с включением. Следует отметить, что в нем указаны стандартизованные коэффициенты регрессии.
Заметим, если вы предполагаете, что в модели должно присутствовать небольшое число предикторов, то естественно использовать пошаговый метод с включением предикторов. Если вы предполагаете, что в модели должно присутствовать большое число предикторов, то естественно использовать метод с исключением.
В столбце БЕТА показаны стандартизованные коэффициенты регрессии, а в столбце В — нестандартизованные коэффициенты. Все коэффициенты в таблице значимы, так как р-значения для каждого из них меньше заданной величины 0»05.
Шаг 6. В окне результатов нажмите кнопку Анализ остатков.
Шаг 7. В диалоговом окне Анализ остатков нажмите кнопку Статистика Дарбина—Уотсона. Эта статистика позволяет исследовать зависимость между остатками. Формально остатки представляют собой разность: наблюдаемые значения зависимой переменной минус оцененные с помощью модели значения зависимой переменной.
Зачем проверять зависимость остатков? Идея проста: если остатки существенно коррелированны (зависимы), то модель неадекватна (нарушено важное предположение о независимости ошибок в регрессионной модели).
Рассмотрим более подробно статистику Дарбина—Уотсона. Мы уделяем этой статистике так много внимания, потому что статистика Дарбина—Уотсона является стандартом для проверки некоторых видов зависимости остатков и с ней нужно научиться работать.
Статистика Дарбина—Уотсона используется для проверки гипотезы о том, что остатки построенной регрессионной модели некоррелированы (корреляции равны нулю), против альтернативы: остатки связаны авторегрессионной зависимостью вида:
где di независимые случайные величины, имеющие нормальное распределение с параметрами (0, s), i = 1 . n».
Формально статистика Дарбина—Уотсона вычисляется следующим образом:
Иными словами, сумма квадратов первых разностей остатков нормируется суммой квадратов остатков. Проведя вычисления, вы легко выразите статистику Дарбина—Уотсона через коэффициент корреляции: d = 2(1 — р).
Критические точки статистики Дарбина—Уотсона табулированы (см. например, Драйпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М.: Финансы и статистика, т. 1. с. 211, см. также таблицу, показанную ниже).
В таблице приведены два критических значения статистики Дарбина—Уотсо-на: DL_k и DU_k — нижнее и верхнее, зависящие как от числа наблюдений, по которым оцениваются параметры, так и от числа предикторов k, которые включены в модель.
На графике видно, как меняются значения DL_k и DU_k в зависимости от числа наблюдений (k = 1, 2, 3, 4, 5).
Число наблюдений, для которого рассчитаны критические значения, указано в заголовках строк приведенной таблицы.
Итак, вы находите строку с нужным числом наблюдений и два смежных столбца с нужным числом предикторов. На пересечении строки и столбцов располагаются нижние и верхние критические точки статистики Дарбина—Уотсона.
Если нужно проверить гипотезу: «остатки независимы, то есть р =0», против общей альтернативы р не равно 0, поступают следующим образом. Вычисляют значение статистики Дарбина—Уотсона d. Для данного числа наблюдений и числа предикторов находят критические точки DL_k и DU_k в таблице, составленной для определенного уровня а. В приведенной таблице уровень a=0,05
Если d < DL_k или 4 — d < DL_k, то гипотеза о независимости остатков отвергается на уровне 2ос. Если d >DU_k и 4 — d > DU_k, то гипотеза о независимости остатков не отвергается на уровне 2a.
Если нужно проверить гипотезу: «остатки независимы р = 0», против альтернативы р > 0, то есть остатки положительно автокоррелированы, поступают следующим образом. Вычисляют значение статистики Дарбина—Уотсона d. Находят по таблице критические точки DL_k и DU_k, вычисленные для определенного уровня a. Заметьте, в приведенной таблице a=0,05.
Если d > DU_k, то гипотеза о независимости не отвергается на уровне a.
После того как мы познакомились со статистикой Дарбина—Уотсона, продолжим работу в модуле Множественная регрессия.
Шаг 9. Вернитесь в окно Результаты множественной регрессии и нажмите кнопку Предсказать зависимую переменную. Далее в полях А1 и S1 укажите значения текущего месяца, а в полях Т и А — значения на следующий месяц.
Этот пример относится к промышленной статистике (см. Cornell J. А. (1990). How to Apply Response Surface Methodology, vol. 8 in Basic References in Quality Control: Statistical Techniques, edited by S. S. Shapiro and E. Mykytka. Milwaukee: American Society for Quality Control).
Любая машина или станок, используемые на производстве, позволяют операторам производить настройки, чтобы воздействовать на качество производимого продукта. Изменяя настройки, инженер стремится добиться максимального эффекта, а также выяснить, какие факторы играют наиболее важную роль в улучшении качества продукции.
В системе STATISTICA имеется мощный модуль планирования экспериментов, позволяющий эффективно планировать и анализировать эксперименты.
Задача состояла в том, чтобы исследовать факторы, влияющие на качество производимых пластиковых дисков.
Известно, что наибольшее влияние на качество оказывают следующие два фактора:
1) материал, характеризующийся отношением наполнителя к эпоксидной резине,
2) расположение диска в форме.
В качестве зависимой переменной рассматривалась плотность полученного диска.
Сначала использовался дробный факторный план 2 2 для того, чтобы определить адекватность модели первого порядка. В этой модели оба фактора комбинировались друг с другом на верхних и нижних значениях (всего имеется 4 комбинации). Но оказалось, что модель оказалась адекватной лишь для некоторой области значений факторов и неадекватной для всей значений факторов. На самом деле зависимость между факторами и откликом была нелинейной. Поэтому было решено использовать центральный композиционный план и применить модель второго порядка.
Центральный композиционный план может состоять из куба и звезды. Куб соответствует полному факторному плану — точки эксперимента располагаются в вершинах куба (фактически это факторный план 22).
Звезда содержит дополнительное множество точек, расположенных на одинаковых расстояниях от центра куба на отрезках, исходящих из центра и проходящих через каждую сторону куба.
В данном исследовании применялся ротатабельный план, в котором дисперсия отклика является постоянной во всех точках, одинаково удаленных от центра плана.
Пусть фактор А — это характеристика материала, из которого изготовлен диск, более точно, так называемое композиционное отношение (disk composition ratio), фактор В — положение диска в форме (position of disk in mold). Зависимая переменная, или отклик эксперимента, — плотность диска (Thickness).
Запустите модуль Планирование эксперимента.
На стартовой панели выберите Центральные композиционные планы, поверхности отклика и нажмите кнопку ОК.
Появится диалоговое окно План эксперимента для поверхности отклика. Нажмите на кнопку Имена факторов, значения и заполните таблицу в диалоговом окнеИтоги для переменных .
Просмотрите план. Для этого нажмите Просмотр/Правка/Сохранение.
Задание имени и сохранение экспериментального плана
Выберите Сохранить как файл данных. ; появится соответствующее диалоговое окно. Задайте имя плана disk.sta и нажмите кнопку ОК.
Вернитесь в диалоговое окно План эксперимента для поверхности отклика.
Программы, которые поддерживают STG расширение файла
Следующий список функций STG -совместимых программ. STG файлы можно встретить на всех системных платформах, включая мобильные, но нет гарантии, что каждый из них будет должным образом поддерживать такие файлы.
Возможно ли, что расширение файла с ошибками?
Мы нашли следующие похожие расширения в нашей базе:
1.2. Теоретические положения Общие сведения по системе statistica
Система STATISTICA, используемая при построении прогнозов, производится фирмой StatSoft Inc., основанной в 1984 г. группой американских университетских преподавателей, удачно соединивших апробированные теоретические разработки в области статистики с новейшими достижениями в программировании.
В 1991 г. вышла первая версия системы STATISTICA под DOS, представлявшая собой новое направление развития программного обеспечения для статистических исследований. В системе STATISTICA был реализован графически ориентированный подход к анализу данных. Этот подход дал системе существенные преимущества перед другими статистическими пакетами.
Версия пакета STATISTICA под Windows появилась в 1994 г. и сразу же заняла лидирующее положение среди статистических пакетов, работающих в этой среде. В результате сравнительного тестирования эта версия получила первое место в ведущих научных изданиях.
В 1995 г. STATISTICA была включена в число 100 лучших программных продуктов (Windows Magazine, 1995, февраль).
В конце 1995 г. вышла новая версия STATISTICA 5.0, отличающаяся удобным пользовательским интерфейсом, полной совместимостью с Windows 95. Версия включала в себя мощные возможности по работе с данными, огромные графические возможности и большое количество методов и процедур статистического анализа. STATISTICA 5.0 полностью удовлетворяет требованиям основных стандартов среды Windows.
Расширение графических возможностей с помощью STATISTICA Visual Basic
STATISTICA Visual Basic (SVB) - язык программирования, интегрированный в STATISTICA, позволяющий получать доступ практически ко всем функциональным возможностям пакета программными средствами. С помощью SVB вы можете создавать свои вычислительные процедуры, разрабатывать собственные графики и статистические функции.
Японские свечи
В техническом анализе часто используется специальный вид графиков: «японские свечи». На этом графике отрезок отображает диапазон изменения цены в течение определённого времени.
«Свеча» состоит из «тела» (красного либо зеленого) и «тени» (или «фитиля») (верхнего либо нижнего). Верхняя и нижняя граница фитиля отображает максимум (HIGH) и минимум (LOW) цены в ходе торгов соответственно, в то время как границы тела отображают цену открытия (OPEN) и закрытия (CLOSE).
Если котировки росли, то тело свечи белое, нижняя граница тела отражает цену открытия, верхняя — цену закрытия. Если котировки падали, то тело свечи чёрное, верхняя граница тела отражает цену открытия, нижняя — цену закрытия.
В России используется красный цвет для падения и зеленый для роста. В некоторых странах (например, КНР) вместо белого цвета используется красный, а вместо чёрного — зелёный.
Многие комбинации свечек имеют свои названия («hammer» –молот, «evening star» – вечерняя звезда и т.д.). Выявление и дальнейший анализ подобных комбинаций помогают спрогнозировать цену.
Пример "японских свечей", построенных на базе SVB, приведен ниже.
Многомерные дихотомии
Многомерные дихотомии (греч. διχο - на две части + τομία - сечение) часто возникают в практических задачах: в маркетинговых исследованиях, в анализе анкетных данных, данных соцопросов, медицине (наличие у пациента тех или иных признаков), контроле качества и т.д.
Дихотомия кодирует нулем и единицей ответы типа «нет» и «да».
В многомерной дихотомии имеется набор нулей и единиц, соответствующий многим вопросам и ответам.
Если, например, вопросов в анкете было всего два (двумерная дихотомия), то всего может получиться 4 группы покупателей («да», «да»; «да», «нет»; «нет», «да»; «нет», «нет»).
Подобное представление данных довольно понятно для малых размерностей дихотомий. Однако если количество вопросов в анкете возрастет до пяти или больше, то целостное представление о структуре данных начинает пропадать.
Поэтому важно уметь визуально представить многомерные дихотомийные данные.
Увидеть многомерные данные сложно - один из способов - с помощью многомерных кубов.
На рисунке ниже приведена модель пятимерного куба, описывающая опрос с анкетой, состоящей из пяти вопросов. Каждая группа опрашиваемых представляется в виде вершины с бинарным кодом (самая нижняя вершина имеет код (0,0,0,0,0), а самая верхняя - (1,1,1,1,1)).
Здесь «0» (или «1») обозначают ответ «нет» (или «да») на каждый из пяти вопросов. В метках вершин рядом с кодом группы, указано число, соответствующее числу людей относящихся к данной группе. На рисунке оно обведено красным прямоугольником.
см. подробнее Визуализация многомерных дихотомий
Ниже представлены некоторые примеры визуализации в STATISTICA:
Узнать о применении STATISTICA для решения Ваших задач Вы можете, заказав бесплатную выездную презентацию или online семинар StatSoft.
Академия Анализа Данных предлагает широкий набор курсов по любым темам анализа данных. Перейти к списку тем
Наиболее популярные курсы по визуализации данных:
Есть вопросы?
Специалисты StatSoft всегда на связи.
Задачи
Разобраться в STATISTICA?
Легко!
Видеоролики STATISTICA
Получать информацию о новинках!
Авторские права на дизайн и материалы сайта принадлежат компании StatSoft Russia.
Все права защищены.
© StatSoft Russia
1999-2022
STG file is an Microsoft ActiveSync Mobile Device Backup. Microsoft Activesync comes with a backup/restore tool. The backup that ActiveSync makes goes to a file called backup.stg deep under your personal Documents and Settings folder.
Visual Pinball High Scores Data
STG file is a Visual Pinball High Scores Data. Visual Pinball is a new tool that allows users to create and play their own pinball tables.
SNMP Traffic Grapher Data
STG file is an SNMP Traffic Grapher Data. SNMP Traffic Grapher (STG) freeware utility allows monitoring of supporting SNMPv1 and SNMPv2c devices including Cisco, Livingstone, Riverstone etc.
.stg Расширение файла часто дается неправильно!
Согласно поисках на нашем сайте, эти опечатки были наиболее распространенными в прошлом году:
srg (1) , ztg (1) , sgt (1) , wtg (1) , sfg (1) , tg (1) , ctg (1) , sty (1) , stt (1) , stn (1) , stf (1) , st (1) , shg (1) , xtg (1) , sg (1)
Как открыть файл STG?
Причин, по которым у вас возникают проблемы с открытием файлов STG в данной системе, может быть несколько. С другой стороны, наиболее часто встречающиеся проблемы, связанные с файлами ActiveSync Backup Format, не являются сложными. В большинстве случаев они могут быть решены быстро и эффективно без помощи специалиста. Приведенный ниже список проведет вас через процесс решения возникшей проблемы.
Шаг 1. Скачайте и установите ActiveSync
Шаг 2. Проверьте версию ActiveSync и обновите при необходимости
Вы по-прежнему не можете получить доступ к файлам STG, хотя ActiveSync установлен в вашей системе? Убедитесь, что программное обеспечение обновлено. Может также случиться, что создатели программного обеспечения, обновляя свои приложения, добавляют совместимость с другими, более новыми форматами файлов. Если у вас установлена более старая версия ActiveSync, она может не поддерживать формат STG. Последняя версия ActiveSync должна поддерживать все форматы файлов, которые совместимы со старыми версиями программного обеспечения.
Шаг 3. Свяжите файлы ActiveSync Backup Format с ActiveSync
Если проблема не была решена на предыдущем шаге, вам следует связать STG файлы с последней версией ActiveSync, установленной на вашем устройстве. Метод довольно прост и мало меняется в разных операционных системах.
Выбор приложения первого выбора в Windows
- Щелкните правой кнопкой мыши на файле STG и выберите « Открыть с помощью опцией».
- Нажмите Выбрать другое приложение и затем выберите опцию Еще приложения
- Наконец, выберите Найти другое приложение на этом. , укажите папку, в которой установлен ActiveSync, установите флажок Всегда использовать это приложение для открытия STG файлы свой выбор, нажав кнопку ОК
Выбор приложения первого выбора в Mac OS
Шаг 4. Убедитесь, что STG не неисправен
Если вы выполнили инструкции из предыдущих шагов, но проблема все еще не решена, вам следует проверить файл STG, о котором идет речь. Отсутствие доступа к файлу может быть связано с различными проблемами.
1. Убедитесь, что STG не заражен компьютерным вирусом
Если файл заражен, вредоносная программа, находящаяся в файле STG, препятствует попыткам открыть его. Сканируйте файл STG и ваш компьютер на наличие вредоносных программ или вирусов. Если сканер обнаружил, что файл STG небезопасен, действуйте в соответствии с инструкциями антивирусной программы для нейтрализации угрозы.
2. Проверьте, не поврежден ли файл
Если вы получили проблемный файл STG от третьего лица, попросите его предоставить вам еще одну копию. Возможно, файл был ошибочно скопирован, а данные потеряли целостность, что исключает доступ к файлу. Если файл STG был загружен из Интернета только частично, попробуйте загрузить его заново.
3. Убедитесь, что у вас есть соответствующие права доступа
Существует вероятность того, что данный файл может быть доступен только пользователям с достаточными системными привилегиями. Переключитесь на учетную запись с необходимыми привилегиями и попробуйте снова открыть файл ActiveSync Backup Format.
4. Убедитесь, что в системе достаточно ресурсов для запуска ActiveSync
Операционные системы могут иметь достаточно свободных ресурсов для запуска приложения, поддерживающего файлы STG. Закройте все работающие программы и попробуйте открыть файл STG.
5. Убедитесь, что у вас установлены последние версии драйверов, системных обновлений и исправлений
Современная система и драйверы не только делают ваш компьютер более безопасным, но также могут решить проблемы с файлом ActiveSync Backup Format. Возможно, что одно из доступных обновлений системы или драйверов может решить проблемы с файлами STG, влияющими на более старые версии данного программного обеспечения.
Вы хотите помочь?
Если у Вас есть дополнительная информация о расширение файла STG мы будем признательны, если Вы поделитесь ею с пользователями нашего сайта. Воспользуйтесь формуляром, находящимся здесь и отправьте нам свою информацию о файле STG.
Не удается открыть .stg файл?
Не удалось открыть этот файл:
Чтобы открыть этот файл, Windows необходимо знать, какую программу вы хотите использовать, чтобы открыть его. Окна могут выходить в интернет, чтобы искать его автоматически, или вы можете вручную выбрать из списка программ, установленных на вашем компьютере.
Читайте также: