Prérequis techniques
  • PC :
    Windows: 9x/Me/NT/2000/XP/Vista
    Excel : 97 et supérieures
    Processeur : 800 MHz ou plus
    Disque dur : 45 Mo
    RAM: 128 Mo.
  • MAC :
    OS : OS X
    Excel : X et 2004
    Disque dur : 15 Mo
    RAM: 128 Mo.
Le saviez-vous ?
  • XLSTAT-Time est disponible dans la version d'évaluation de XLSTAT.
  • Le menu en haut de cette page vous permettra d'accéder aux pages de téléchargement et de commande de XLSTAT-Time.

XLSTAT-TIME

XLSTAT-Time a été développé pour permettre aux utilisateurs de XLSTAT de disposer d'un outil puissant pour l'analyse des séries chronologiques. XLSTAT-Time comprend à ce jour les outils décrits ci-dessous.

Toutes les fonctionnalités de XLSTAT-Time ont été abondamment testées face aux principaux logiciels de statistique et d'analyse de données du marché afin de garantir aux utilisateurs une qualité irréprochable des résultats.

FONCTIONNALITÉS :

TRANSFORMATION DE FOURIER :

  • Transformation de Fourier pour un nombre quelconque de données
  • Transformation inverse de Fourier pour un nombre quelconque de données

ANALYSE SPECTRALE :

  • Calcul de l'amplitude et de la phase
  • Graphique du périodogramme
  • Calcul de la densité spectrale, avec pondération par noyau ou fixe
  • Graphique de la densité spectrale
    Tutoriel1
  • Calcul du cospectre, du spectre quadratique et de la cohérence carrée
  • Tests du bruit blanc (Kappa de Fisher, Kolmogorov-Smirnov de Bartlett)

STATISTIQUES DESCRIPTIVES :

  • Calcul des autocovariances, des autocorrélations, des autocorrélations partielles
  • Calcul des corrélations croisées
  • Calcul des intervalles de confiance
  • Test de normalité et tests du bruit blanc à différents pas de temps
  • Graphiques multiples
    Tutoriel1

TRANSFORMATION DE VARIABLES :

  • Transformation de Box-Cox (fixe ou optimisée)
  • Différenciation (1-B)d(1-Bs)D
  • Detrending par modèle polynomial
  • Désaisonnalisation par modèle linéaire

LISSAGE :

  • Lissage Exponentiel simple et double (Brown)
  • Méthode de Holt, de Holt-Winters (additif et multiplicatif)
    Tutoriel1
  • Lissage par moyenne mobile
  • Validation, Prévisions, et intervalles de confiance

MODÈLES ARIMA :

  • Ajustement des modèles AR, MA, ARMA, ARIMA et SARIMA
    Tutoriel1