XLSTAT Basic +
Alle wichtigen statistischen Funktionen, die Sie benötigen.
XLSTAT Basic +
XLSTAT Basic + ist eine preisgünstige Einstiegslösung, die über wesentliche statistische Werkzeuge verfügt, mit denen Sie einen tiefen Einblick in Ihre Daten gewinnen werden. Jede dieser über XLSTAT – Basic+ Funktionen, gibt es auch in den anderen XLSTAT Lösungen.
Profitieren Sie u.a. von den Datenaufbereitungs- und Visualisierungswerkzeugen, parametrischen und nichtparametrischen Tests, Modellierungsmethoden, (ANOVA, Regression, allgemeine lineare Modelle, gemischte Modelle, nichtlineare Modelle), Data-Mining-Funktionen (Hauptkomponentenanalyse, Korrespondenzanalyse ...) und Clusterverfahren (agglomerativ hierarchisches Clustering, K-Means ...).
Darüber hinaus bietet XLSTAT Basic + auch Methoden des maschinellen Lernens (Assoziationsregeln, Regressions- und Klassifikationsbäume und K-Nearest Neighbors), XLSTAT-R und vieles mehr.
Beschreibung der Daten
- Deskriptive Statistiken (beinhaltet Boxplots und Scatterdigramme)
- Histogramme
- Zuverlässigkeitsanalyse
- Normalitätstest (beinhaltet Q-Q-Plots und P-P-Plots)
- Kontingenztabelle (Kreuztabelle)
- Korrelationsmatrizen und Ähnlichkeit/Unähnlichkeit
- Multikollinearitäts-Statistiken
- Quantile
- Wiederholte Stichproben
- Biseriale Korrelation
- Charakterisierung der Variablen
- Kreuztabelle
Visualisierung der Daten
- Streudiagramme
- Histogramme
- Was ist ein Wahrscheinlichkeitsdiagramm?
- 2D plots for cross tables
- Parallele Koordinaten
- Ternäre Diagramme
- Wortwolke
- Fehlerbalken
- Semantisches Differential-Diagramm
- Zeichnen einer Funktion
- Univariate Diagramme
- Diagramm-management(AxesZoomer, Easy labels, Reposition labels, Easypoints, Orthonormal plot, Resize a chart, Merge charts)
- Motion charts
- Bar chart race
Analyse der Daten
- Hauptkomponentenanalyse (HKA)
- Factorial analysis of mixed data (PCAmix)
- Korrespondenzanalyse
- Multiple Korrespondenzanalyse
- Hauptkoordinaten-Analyse (HKoA)
- Multidimensional Scaling (MDS)
- Faktoranalyse
- Diskriminanzanalyse
- Agglomeratives hierarchisches Clustering (AHC)
- k-means Clustering
- Univariate Partitionierung
- Gaussian Mixture Models
Modellierung der Daten
- Anpassen eines Wahrscheinlichkeitsgesetzes
- Lineare Regression
- ANOVA (Varianzanalyse)
- Welch und Brown-Forsythe one-way ANOVA
- ANCOVA (Kovarianzanalyse)
- Multivariate Analysis of Variance (MANOVA)
- Binäre und multinomiale Logistische Regression (Logit, Probit, ...)
- Ordinal Logitmodell
- Log-lineare Regression (Poisson-Regression)
- Quantilsregression
- Kubischer Spline
- Kernel Regression
- Nichtlineare Regression
- Partielle Kleinste Quadrate Regression (PLS)
- Diskriminante PLS Analyse
- Varianzanalyse mit wiederholten Messungen (ANOVA)
- Gemischte Modelle und ANOVA mit wiederholten Messungen
- Ordinary Least Squares regression (OLS)
- Hauptkomponentenregression
- Zweistufigen kleinsten Quadrate
Machine Learning
- Fuzzy k-means clustering
- k-means Clustering
- One-class Support Vector Machine
- Support-Vektor-Maschine (SVM)
- K Nächste Nachbarn (KNN)
- Naiver Bayes-Klassifikator
- DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)
- Klassifikation und Regression Zufallswälder
- Klassifikations- und Regressionsbäume
- Gaussian Mixture Models
- Assoziationsregeln
Parametrische Tests
- Vergleich von einer Proportion
- Vergleich von 2 Proportionen
- Vergleich von k Proportionen
- Multinomieller Anpassungstest
- t und z Tests für 1 Stichprobe
- t und z Tests für 2 Stichproben
- Varianz-Test für eine Stichprobe
- Vergleich der Varianzen für 2 Stichproben
- Vergleich der Varianzen für k Stichproben
- Multidimensionale Tests (Mahalanobis, …)
- Äquivalenz-Tests (TOST)
Nichtparametrische Tests
- One sample Wilcoxon Signed-Rank test
- Vergleich von 2 unabhängigen Stichproben
- Vergleich von 2 verbundenen Stichproben (Wilcoxon-Vorzeichentest, Vorzeichentest)
- Vergleich von k unabhängigen Stichproben (Kruskal-Wallis-Test)
- Vergleich von k verbundenen Stichproben (Friedman-Test)
- Page test
- McNemars Test
- Cochrans Q-Test
- Durbin-Skillings-Mack Test
- Cochran-Mantel-Haenszel Test
- Lauftests auf einer Stichprobe
- Mood-Test
Anleitungen Zum Basic plus
#09 Statistiques Exploratoires dans Excel avec XLSTAT
XLSTAT
#10 Analyse en Composantes Principales : Théorie dans Excel avec XLSTAT
XLSTAT
#17 Classification Ascendante Hiérarchique dans Excel avec XLSTAT
XLSTAT
#03 Médiane, Quartiles et Box Plot dans Excel avec XLSTAT
XLSTAT
- OS
- Windows
- VERSIONEN
- Win7, Win8, Win10
- OS
- Mac OS X
- VERSIONEN
- ≥ 10.10
XLSTAT ist ein führendes Unternehmen im Bereich statistischer Software.
Seit 1993 arbeiten wir kontinuierlich daran Ihnen und 100.000 anderen Benutzern aus mehr als 100 Ländern eine leistungsstarke, aber vorallem benutzerfreundliche und bezahlbare Software zu bieten, die Ihre statistischen Anforderungen erfüllt.
XLSTAT ist ein Add-In für MS Excel. Die Software fügt sich nahtlos in die Excel-Oberfläche ein und erlaubt Ihnen so, schnell und einfach Daten direkt in Excel zu analysieren und zu formatieren. XLSTAT beinhaltet mehr als 240 grundlegende bis fortgeschrittene, statistische Methoden und ist kompatibel mit Windows und MAC.
XLSTAT nutzt zukunftsweisende Computing-Techniken, sodass Sie umsetzbare Ergebnisse mit konkurrenzloser Geschwindigkeit erhalten. Paralleles-Computing ermöglicht es Ihnen den vollen Umfang, aller Prozessoren Ihres Computers zu nutzen.
Heute bietet Ihnen XLSTAT eine breite Palette gezielter Lösungen für die Industrie und Forschung. Machen Sie sich bereit für eine statistische Software, die Ihre Arbeitsweise verändern wird!
Heute bietet Ihnen XLSTAT eine breite Palette gezielter Lösungen für die Industrie und Forschung. Machen Sie sich bereit für eine statistische Software, die Ihre Arbeitsweise verändern wird!