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Statistics & Multivariate analysis with XLSTAT, Virtual class: October 10-14 2022

Attend this course directly over the internet without having to travel. You will learn the basics of descriptive statistics, multivariate data analysis (PCA, CA, AHC), statistical modeling (ANOVA, regression), statistical tests (parametric and nonparametric) as well as machine learning techniques. All of those essential features will be illustrated using the XLSTAT Basic+ solution. 

Idioma

INGLÉS

LOCALIZACIÓN

EN LÍNEA

Precio

1.580,00 US$
por persona

Fechas

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hours

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UTC

Duración

3 DAYS
21 HOURS

Documentos

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Introduction to statistics and multivariate analysis with XLSTAT-Basic+

This course covers the most commonly used data analysis methods in a wide variety of fields, including research, biostatistics, marketing, sensometrics, finance and industry. The methods are illustrated with numerous examples and implemented in XLSTAT Basic+, with an in-depth interpretation of the results. Participants will have time to practice on real data provided by the instructor. At the end of the course, participants should be able to quickly find and implement appropriate statistical methods to answer their own data-related questions using XLSTAT Basic+.

Main topics covered in this training:

  • Descriptive statistics
  • Exploratory statistics
  • Statistical tests
  • Statistical modeling 
  • Machine learning

Required experience:

Trainees must have:

  • Basic experience using Microsoft Excel

Syllabus:

Introduction

  • A few definitions: individuals, variables, sample, population
  • Preparation of a dataset for analysis

Univariate, and bivariate descriptive statistics

  • Quantitative variables: mean, standard deviation, variance, median, quartiles, histograms, box plots, scatter plots
  • Categorical variables: sorting, mode, bar chart, crosstabs

Multivariate exploratory statistics

  • Reducing dimensionality: Principal Component Analysis, Correspondence Analysis
  • Clustering data: Hierarchical Ascending Classification, k-means

Statistical tests

  • Null hypothesis significance testing & p-values
  • Parametric vs. non-parametric tests
  • Comparison & association tests

Statistical modeling

  • Linear regression 
  • One-way ANOVA and multiple comparisons 
  • 2-way ANOVA

Machine learning

  • Introduction to supervised and unsupervised Machine Learning

Perfiles de los capacitadores


Jean-Paul Maalouf

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Jean-Paul Maalouf es un consultor estadístico senior que trabaja en Addinsoft desde 2014. Es doctor en biología y tiene una amplia experiencia en la enseñanza de la estadística, una actividad que ha estado practicando intensamente desde 2012. Entre los que se han beneficiado de su actividad formativa se encuentran los principales institutos de investigación franceses (INRA, CNRS, INSERM, CIRAD, varias universidades), así como empresas privadas de todo el mundo. Sus métodos de enseñanza se basan en la explicación de las herramientas estadísticas desde una perspectiva más conceptual que matemática. La estadística llega a ser muy fácil de entender para los usuarios que no necesariamente tienen experiencia en matemáticas y necesitan llegar a ser operativos rápidamente.