Dialogový panel s několika kartami dostupný z Tools: Statistics: Analysis v SuperMemo poskytuje matice a grafy, které ilustrují aktuální stav procesu učení v právě otevřeném VS. Některé z těchto grafů je možno chápat i bez znalosti Algoritmu SM-8; avšak většina z nich vyžaduje všeobecné znalosti o tom, jak SuperMemo vypočítává optimální intervaly mezi opakováním.
Na nabídce Analysis jsou dostupné následující karty:

Distributions (Rozdělení)

Interval distribution (Rozdělení intervalů) - rozdělení intervalů mezi opakováními u daného VS.

A-Factor distribution (Rozdělení A-faktorů) - rozdělení A-Faktorů v daném VS (všimněte si, že rozdělení samotné se v Algoritmu SM-8 nepoužívá, pouze výsledky z něho).

Repetitions distribution (Rozdělení opakování) - rozdělení počtu opakování v daném VS (berou se v úvahu jen probrané prvky, tj. neexistuje kategorie s nulovým počtem opakování).

Lapses distribution (Rozdělení selhání) - rozdělení počtu selhání (zapomenutí) jednotlivých prvků VS (v úvahu se berou jen probrané prvky).

Curves (Křivky) - pro výpočet matice RF je nezávisle vyneseno čtyři sta křivek. Ty odpovídají dvaceti kategoriím počtu opakování vynásobených dvaceti kategoriemi A-Faktorů (všimněte si, že pro první opakování jsou sloupce matice RF indexovány podle počtu selhání paměti místo A-Faktoru). Volbou správné karty na spodním okraji grafu můžete vybrat křivku zapomínání, o kterou se zajímáte. Vodorovná osa představuje čas vyjádřený jako: (1) U-Faktor, tj. poměr po sobě následujících intervalů mezi opakováním nebo (2) počet dnů (jen v případě prvního opakování). Svislá osa představuje retenci vědomostí v procentech.

Modré kroužky představují opakování (čím větší je kroužek, tím větší je počet opakování). Červená křivka koresponduje s nejlépe odpovídající křivkou zapomínání získanou exponenciální regresí.
Vodorovná zelená čára koresponduje s požadovaným indexem zapomínání, kdežto svislá zelená čára zobrazuje časový okamžik, v němž se aproximovaná křivka zapomínání protíná s čarou požadovaného indexu zapomínání. Tento časový okamžik určuje hodnotu příslušného faktoru R. Hodnoty O-faktoru a R-faktoru jsou zobrazeny v horní části grafu. Za nimi následuje počet případů opakování použitý pro vynesení grafu.
Všimněte si, že na začátku procesu učení neexistuje žádná historie učení a žádná data opakování, která by bylo možno využít pro výpočet R-faktorů. Z toho důvodu se počáteční hodnoty matice RF berou z Wozniakova modelu paměti a odpovídají parametrům paměti podprůměrného studenta (model průměrného studenta nebyl použit, protože konvergence od slabéhostudenta nahoru je rychlejší než konvergence v opačném směru).

Grafy

G-FI graph - graf G-FI vyjadřuje závislost známky obdržené při opakování na očekávaném indexu zapomínání. Můžete si představit, že graf křivky zapomínání používá na své svislé ose průměrnou známku místo retence. Vynesete-li závislost této známky na indexu zapomínání (který se rovná 100% minus retence), dostanete graf G-FI.

G-AF graph - graf G-AF vyjadřuje závislost první známky obdržené za položku na posledním odhadu hodnoty A-Faktoru. Při každém opakování se aktuální starý odhad A-faktoru odstraní z grafu a přidá se nový odhad. Tento graf se používá algortimem programu (Algorithm SM-8) k rychlému odhadu první hodnoty A-faktoru v okamžiku, kdy známe jen první známku obdrženou pro prvek v prvním opakování.

DF-AF graph - graf DF-AF ukazuje konstanty mocninné aproximace R-faktorů podél sloupců matice RF. Vodorovná osa představuje A-faktor, kdežto svislá osa představuje D-faktor (tj. Decay Factor). D-faktor je poklesová konstanta mocninné aproximace křivek, kterou lze prohlížet na kartě Approximations dialogového panelu Analysis.

First interval graph (graf prvního intervalu) -délka prvního intervalu po prvním opakování závisí na tom, kolikrát byla daná položka zapomenuta. Všimněte si, že první opakování může také znamenat první opakování po zapomenutí položky, jinými slovy, např. dvakrát opakovaná položka bude mít po zapomenutí počet opakování rovný jedné (tj. počet opakování nebude roven třem). Graf prvního intervalu ukazuje křivku exponenciálního poklesu, která aproximuje délku prvního intervalu pro různý počet selhání paměti (memory lapses) (včetně kategorie nulového počtu selhání, která odpovídá nově probíraným položkám).

Matice

O-Factor matrix - matice optimálních faktorů indexovaná počtem opakování a A-factorem (jen pro první opakování je A-faktor nahrazen počtem selhání paměti).

R-Factor matrix - matice faktorů retence

Cases matrix - matice opakování používaná pro vyýpočet odpovídajících prvků matice RF (dvojitým kliknutím se zobrazí odpovídající křivka zapomínání). Tuto matici je možno editovat ručně.

Optimal intervals - matice optimálních intervalů odvozená z matice OF.

D-Factor vector - vektor hodnot D-faktorů pro různé hodnoty A-faktorů (tedy případlů opakování používaných při výpočtu jednotlivých D-faktorů)

3-D Graphs - Třírozměrné grafy, které vizuálně ilustrují změny matic OF, RF a Cases.

Approximations - dvacet křivek mocninných aproximací, které ukazují pokles R-faktorů podél sloupců matice RF. Pro každý A-faktor s rostoucími hodnotami počtu opakování hodnota R-faktoru klesá (alespoň by teoreticky měla klesat). Pro ilustraci stupně tohoto poklesu, který je nejlépe vyjádřen konstantou doznívání zvanou zde D-Factor, je použita mocninná regrese. Zvolením karty s hodnotou A-faktoru na spodním okraji grafu si můžete prohlédnout křivku aproximace odpovídajícího R-faktoru. Vodorovná osa představuje počet opakování, svoslá osa R-faktor. Hodnota D-faktoru je zobrazena u horního okraje grafu. Modrá křivka zobrazuje R-faktory odvozené z údajů opakování. Červená křivka zobrazuje mocninnou aproximaci typu "fixed-point" R-faktoru (metoda fixed-point se používá pro počet opakování rovný 2, R-faktor se rovná A-faktoru). Zelená křivka zobrazuje mocninnou aproximaci typu "fixed-point" R-faktoru převzatého z matice OF. To je ekvivalentní náhradě D-faktoru získaného z mocninné aproximace typu "fixed-point" D-faktorem získaným z lineární regrese DF-AF.

*