XLSTAT versión 2021.1

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¡Ya está disponible XLSTAT 2021.1! ¿Qué hay de nuevo? 

El algoritmo de la máquina de vectores de soporte de una clase busca envolver los inliers subyacentes. Su objetivo es separar los datos en dos clases (con base en una función e decisión), la positiva se considera la clase de los inliers y la negativa la clase de los outliers. Se utiliza comúnmente para la detección de fraudes y el diagnóstico de fallas de máquinas.

Accede a esta nueva función en el menú de Aprendizaje de máquina.

●  Máquina de vectores de soporte (disponible en todos los paquetes de XLSTAT menos en el Básico)

El nuevo algoritmo se integra la para la clasificación SVM (Fan 2005). Dicho algoritmo le permite resolver problemas cuadráticos de forma más rápida gracias a la información de segundo orden. Se añade la validación cruzada de k iteraciones a todos los métodos propuestos (regresión, clasificación binaria y multi-clase). La curva ROC se muestra después de la matriz de confusión en el caso de Clasificación.

Accede a esta nueva función en el menú de Aprendizaje de máquina.

●  Diseños de superficies de respuesta (disponible en XLSTAT Life Sciences, Quality & Premium)

Los Diseños de superficies de respuesta son ampliamente usados para optimizar varios procesos, especialmente en la industria de alimentos. Una interfaz renovada le permitirá generar un diseño para el análisis de respuesta de la superficie. Se ha agregado una nueva tabla a la hoja del informe que le permite definir la configuración de la optimización del análisis o utilizar los softwares predeterminados. Las interacciones entre factores se pueden tomar en cuenta dentro del modelo. 

Acceda a esta nueva función en el menú de DoE.

La Pestaña de Resultados de la caja de diálogo ahora se divide en dos subpestañas : General y Pruebas. Ña primera ofrece opciones de salida genéricas (estadísticas descriptivas, valores propios, matriz de confusión, etc.) mientras que la segunda ofrece varias pruebas para validar supuestos específicos del modelo (Prueba Box, Wilk’s, Traza de Pillai, etc). La hoja de resultados se ha reestructurado de manera similar a la pestaña de resultados. Ahora también es posible importar archivos de datos de gran volumen a través de un botón de la caja de diálogo (consulte nuestro ejemplo).

Accede a esta nueva función en el menú de Análisis de datos.

●  Regresión de componentes principales (disponible en todos los paquetes de XLSTAT menos en el Básico)

PCR se basa en PCA. Una gran ventaja de la regresión PCR sobre la regresión clásica son los gráficos disponibles que describen la estructura de los datos, como lo son el gráfico de correlación y el biplot. También se han realizado varias mejoras y correcciones en esta función ya existente:

  • Interacciones : Esta opción ya no esta disponible
  • La casilla de verificación Cooks se ha removido de la pestaña de Resultados de la caja de diálogo. Ésta se ha remplazado por "Diagnóstico de la regresión" que contiene Cooks y otros índices.
  • Se quita PRESS en la pestaña de Resultados. Se muestra automáticamente en la tabla de Pruebas de Bondad de Ajuste.
  • La opción "Inner Circule" ahora esta atenuada (sólo disponible para PLS).
  • Es posible importar archivos de datos de gran volumen a través de un botón de la caja de diálogo (consulte nuestro ejemplo).
  • Se ha solucionado un error de cálculo (bug) en el caso de tener más de una variable Y.

Accede a esta nueva función en el menú de Modelación de datos.

¿Cómo obtener XLSTAT 2021.1?

La versión 2021.1 te dará acceso a todas las mejoras anteriores, opciones avanzadas y aumentará el rendimiento de su software. Se recomienda instalar nuestra nueva versión a todos los usuarios.

Si actualmente estás utilizando nuestra versión de prueba o tienes una licencia válida, puedes descargar la versión 2021.1 de forma gratuita en:

Descargar para Windows  Descargar para Mac

Si tienes una licencia perpetua sin acceso a actualizaciones y mantenimiento gratuitos, solicita una actualización a través de tu portal MyXLSTAT o contáctanos para obtener más información.


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This module focuses on Analysis of Variance, but this technique makes assumptions about the underlying distributions in our data

This course covers the excellent features in XLSTAT for investigating, visualising and modelling data sets with measurements on many variables.

This short course delivered online will show consumer scientists how to set up and learn about the routines available in XLSTAT for relating consumer acceptability to sensory/analytic measures.

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