Okno dialogowe, kt�re ukazuje si� po wybraniu opcji Tools : Statistics : Analysis (analiza) z g��wnego menu zapewnia dost�p do macierzy i wykres�w ilustruj�cych aktualny stan procesu nauki bie��co otwartej kolekcji. Cho� cz�� z nich nadaje si� do interpretacji nawet bez zrozumienia Algorytmu SM-8, to jednak zdecydowana wi�kszo�� wymaga og�lnej wiedzy o sposobie obliczania przez SuperMemo optymalnych odst�p�w mi�dzy potw�rkami.
Okno dialogowe Analysis zawiera nast�puj�ce karty:

Distributions (rozk�ady)

Interval distribution (rozk�ad przedzia��w) - rozk�ad przedzia��w mi�dzy powt�rkami w bie��cej kolekcji

A-Factor distribution (rozk�ad wsp�czynnik�w A) - rozk�ad wsp�czynnik�w A w danej kolekcji (zauwa�my, �e sam rozk�ad nie jest wykorzystywany w Algorytmie SM-8, a jest zaledwie wynikiem jego dzia�ania)

Repetitions distribution (rozk�ad powt�rek) - rozk�ad liczby powt�rek w danej kolekcji (brane pod uwag� s� tylko elementy zapami�tane, tj. nie istnieje kategoria odpowiadaj�ca zerowej liczbie powt�rek)

Lapses distribution (rozk�ad zapomnie�) - rozk�ad ilo�ci zapomnie� element�w w kolekcji (dotyczy tylko element�w zapami�tanych)

Curves (krzywe) - dla potrzeb obliczania macierzy RF wykre�lanych jest niezale�nie czterysta krzywych zapominania. Krzywe te odpowiadaj� dwudziestu kategoriom liczby powt�rek pomno�onym przez dwadzie�cia kategorii wsp�czynnika A (zauwa�my, �e dla pierwszej powt�rki kolumny macierzy RF s� opisane liczb� zapomnie�, a nie wsp�czynnikiem A). Wy�wietlenie interesuj�cej nas krzywej jest mo�liwe przez wyb�r odpowiedniej kombinacji zak�adek u do�u okna. O� pozioma przedstawia czas wyra�ony: (1) wsp�czynnikiem U, czyli stosunkiem d�ugo�ci kolejnych przedzia��w mi�dzy powt�rkami lub (2) w dniach (tylko w przypadku pierwszej powt�rki). Na osi pionowej przedstawiona jest retencja wiedzy w procentach.
K�ka w kolorze niebieskim oznaczaj� powt�rki (im wi�ksze ko�o, tym wi�ksza jest liczba powt�rek). Czerwona krzywa odpowiada najlepiej pasuj�cej krzywej zapominania uzyskanej przez regresj� wyk�adnicz� (ang. exponential regression).
Piozioma linia w kolorze zielonym przedstawia ��dany u�amek zapomnie�, a linia pionowa w tym samym kolorze oznacza moment, w kt�rym przybli�ona krzywa zapominania przecina lini� ��danego u�amka zapomnie�. Moment ten decyduje o warto�ci odpowiedniego wsp�czynnika R. Warto�ci wsp�czynnik�w O i R s� wy�wietlone u g�ry wykresu. Obok nich widoczna jest liczba przypadk�w (Cases) u�ytych do jego sporz�dzenia.
Zauwa�my, �e na pocz�tku procesu nauki nie istnieje historia powt�rek i brak jest danych, kt�re mog�yby by� u�yte do obliczenia wsp�czynnik�w R. Z tego powodu, pocz�tkowa warto�� macierzy RF jest oparta na modelu pami�ci dra Wo�niaka i odpowiada parametrom okre�laj�cym ucznia usytuowanego poni�ej przeci�tnej (model pami�ci przeci�tnego ucznia nie jest wykorzystywany, poniewa� dostosowywanie si� macierzy "w g�r�", gdy punktem wyj�cia s� parametry gorszego ucznia przebiega szybciej ni� dostosowywanie w kierunku przeciwnym).

Graphs (wykresy)

G-FI graph - wykres G-FI przedstawia zale�no�� mi�dzy oczekiwanym u�amkiem zapomnie� a ocen� uzyskiwan� w czasie powt�rek. Mo�na sobie wyobrazi�, �e wykres krzywej zapominania m�g�by przedstawia� na swojej osi pionowej �redni� ocen� zamiast retencji. Skorelowanie tej oceny z u�amkiem zapomnie� (kt�ry wynosi 100%-retencja) daje wykres G-FI.

G-AF graph - wykres G-AF przedstawia korelacj� mi�dzy pierwsz� ocen� uzyskan� przy powt�rce jednostki a ostatecznym oszacowaniem warto�ci jej wsp�czynnika A.

First interval graph (wykres pierwszego przedzia�u) - d�ugo�� przedzia�u po pierwszej powt�rce zale�y od liczby zapomnie� danej jednostki. Zauwa�my, �e pierwsza powt�rka mo�e oznacza� tak�e pierwsz� powt�rk� po zapomnieniu jednostki. Innymi s�owy, jednostka, kt�ra zosta�a powt�rzona dwukrotnie, a za trzecim razem zapomniana, b�dzie mia�a liczb� powt�rek r�wn� jeden (a nie trzy). Wykres First interval przedstawia krzyw� regresji wyk�adniczej (ang. exponential regression), kt�ra przybli�a d�ugo�� pierwszego przedzia�u dla r�nej liczby zapomnie� (w��cznie z kategori� zerowej liczby zapomnie�, kt�ra odnosi si� do nowo zapami�tanych jednostek).

Matrices (macierze)

O-Factor matrix - macierz optymalnych wsp�czynnik�w indeksowana numerem powt�rki oraz wsp�czynnikiem A (w przypadku pierwszej powt�rki, wsp�czynnik A jest zast�piony liczb� zapomnie�)

R-Factor matrix - macierz wsp�czynnik�w retencji

Cases matrix - macierz przypadk�w powt�rek u�ytych do obliczenia odpowiednich wpis�w w macierzy RF (dwukrotne klikni�cie pola macierzy powoduje wy�wietlenie wykresu odpowiedniej krzywej zapominania). Macierz Cases mo�e by� modyfikowana r�cznie.

Optimal intervals - macierz optymalnych przedzia��w wyprowadzonych z macierzy OF

D-Factor vector - wektor warto�ci wsp�czynnika D dla r�nych warto�ci wsp�czynnika A (also repetition cases used in computing particular D-Factors) [???]

3-D Graphs - (tr�jwymiarowe wykresy obrazuj�ce zmiany w macierzach OF, RF i Cases)

Approximations (przybli�enia) - dwadzie�cia krzywych regresji pot�gowej (ang. power approximation curves) obrazuj�cych obni�anie si� wsp�czynnika R wzd�u� kolumn macierzy RF. Dla ka�dego wsp�czynnika A, przy rosn�cej liczbie powt�rek, warto�� wsp�czynnika R spada (przynajmniej teoretycznie). Przebieg tego spadku ilustruje regresja pot�gowa (ang. power regression) o sta�ym wsp�czynniku zaniku (ang. decay constant) zwanym tutaj wsp�czynnikiem D. Po wybraniu odpowiedniej warto�ci wsp�czynnika A u do�u wykresu, wy�wietlona zostaje krzywa przybli�aj�ca przebieg warto�ci wsp�czynnika R. Warto�ci na osi poziomej odpowiadaj� liczbie powt�rek. U g�ry wykresu widoczna jest warto�� wsp�czynnika D. Niebieska linia �amana przedstawia wsp�czynniki R wyprowadzone z danych uzyskanych przy powt�rkach. Czerwona krzywa obrazuje przybli�enie wsp�czynnika R funkcj� pot�gow� z punktem sta�ym (ang. fixed-point power approximation) (punkt ustalony dla powt�rki o numerze 2 wynika st�d, �e w tym przypadku wsp�czynnik R jest r�wny wsp�czynnikowi A). Zielona krzywa obrazuje przybli�enie wsp�czynnika R funkcj� pot�gow� z punktem sta�ym pobrane z macierzy OF. Jest to r�wnowa�ne zast�pieniu wsp�czynnika D uzyskanego przez przybli�enie pot�gowe wsp�czynnik�w R wsp�czynnikiem D uzyskanym z regresji liniowej DF-AF.