System-Anforderungen
  • PC:
    Windows: 9x/Me/NT/2000/XP/Vista
    Excel: Excel 97 oder höher
    Prozessor 800 MHz
    Festplattenspeicher: 45 MB
    RAM: 128 MB.
  • MAC:
    OS: OS X
    Excel: X und 2004
    Festplattenspeicher: 45 MB
    RAM: 32 MB
Wußten Sie schon?
  • XLSTAT-Time ist in der XLSTAT Demo-Version erhältlich.
  • Das Menü oben auf dieser Seite bietet Links zu den Download- und Bestell-Seiten von XLSTAT-Time, als auch zu einer Einführung die Ihnen hilft sich an das Modul zu gewöhnen.

XLSTAT-TIME

XLSTAT-Time ist entwickelt worden, um den Benutzern von XLSTAT ein mächtiges Werkzeug zur Analyse von Zeitreihen zur Verfügung zu stellen. XLSTAT-Time beinhaltet zur Zeit die im Folgenden beschriebenen Werkzeuge:

FUNKTIONEN:

FOURIERTRANSFORMATION:

  • Fourier Transformationen für eine beliebige Anzahl an Daten
  • Inverse Fourier Transformationen für eine beliebige Anzahl an Daten

SPEKTRALANALYSE:

  • Berechnung von Amplitude und Phase
  • Graphiken von Periodogrammen
  • Berechnung der Spektraldichte, mit angepasster oder fixer Gewichtung
  • Graphik der Spektraldichte
    Tutorial1
  • Berechnung des Kospektrums, des quatratischen Spektrums und der quatratischen Kohärenz
  • Tests auf weißes Rauschen (Kappa de Fisher, Kolmogorov-Smirnov de Bartlett)

BESCHREIBENDE STATISTIK:

  • Berechnung der Autokovarianz, der Autokorrelation, der partiellen Autokorrelation
  • Berechnung der Kreuzkorrelation
  • Berechnung der Vertrauensintervalle
  • Normalitätstests und Tests auf weißes Rauschen zu unterschiedlichen Zeitschritten
  • Multiple Beschreibende Diagramme
    Tutorial1

VARIABLEN-TRANSFORMATION:

  • Transformation von Box-Cox (fest oder optimiert)
  • Differentiation (1-B)d(1-Bs)D
  • Detrending nach Polynomial-Modellen
  • Desaisonalisierung nach Linear-Modellen

GLÄTTEN:

  • Exponentielles Glätten einfach und doppelt (Brown)
  • Methode von Holt, von Holt-Winters (additif und multiplikatif)
    Tutorial1
  • Glätten per gleitendem Durchschnitt
  • Fourierglätten
  • Validierung, Vorhersagen und Vertrauensintervalle

ARIMA MODELLE:

  • Anpassen von AR, MA, ARMA, ARIMA und SARIMA Modellen
    Tutorial1