XLSTAT Basic +
Todas las principales funciones estadísticas esenciales.
XLSTAT Basic +, las principales funciones estadísticas esenciales que necesita.
XLSTAT Basic+ es una solución inicial a precio competitivo, que incluye más de herramientas estadísticas esenciales que le permitirán obtener un conocimiento profundo de sus datos. Cada una de las más de funciones de XLSTAT Basic + está también disponible en el resto de soluciones XLSTAT.
Usted se beneficiará de herramientas de preparación y visualización de datos, pruebas paramétricas y no paramétricas, métodos de modelización (ANOVA, regresión, modelos lineales generalizados, modelos mixtos, modelos no lineales), características propias de la minería de datos (análisis de componentes principales, análisis de correspondencias...) y métodos de agrupamiento (Clusters Jerárquicos Aglomerados, K-medias...).
Además, XLSTAT Basic+ también cuenta con métodos de aprendizaje de máquinas (reglas de asociación, árboles de regresión y clasificación y K-Nearest Neighbors), XLSTAT-R, regresión de mínimos cuadrados parciales y mucho más.
Descripción de datos
- Estadísticas descriptivas (box plots y scattergrams incluidos)
- Histogramas
- Análisis de fiabilidad
- Pruebas de normalidad
- Tabla de contingencia (tabla cruzada)
- Matrices de Correlaciones y Similaridades/disimilaridades
- Estadísticos de multicolinealidad
- Cuantiles
- Resampled statistics
- Biserial correlation
- Variable characterization
- Pivot table
Visualización de datos
- Gráficos de dispersión
- Univariate plots
- Histogramas
- Probability plots
- 2D plots for cross tables
- Coordenadas Paralelas
- Diagramas ternarios
- Nube de palabras
- Bar charts with images
- Error bars
- Plot management
- Bar chart race
- Motion charts
- Gráficos semánticos diferenciales
- Visualizar una función
- Truncated bar charts
- GRÁFICAS DE RADAR
Análisis de datos
- Análisis de Componentes Principales (ACP)
- Factorial analysis of mixed data (PCAmix)
- Análisis Factorial de Correspondencias (AFC)
- Análisis de Correspondencias Múltiples (ACM)
- Principal Coordinate Analysis
- Escalamiento Multidimensional (MDS)
- Análisis Factorial
- Análisis Discriminante
- Clasificación Ascendente Jerárquica
- Clasificación k-means
- Partición univariada
- Modelo de Mezclas Gaussianas
Modelación de datos
- Ajuste de una distribución
- Regresión lineal
- ANOVA (Analisis de la varianza)
- Welch and Brown-Forsythe one-way ANOVA
- ANCOVA (análisis de covarianza)
- Análisis Multivariado de la Varianza (MANOVA)
- Modelos para variable de respuesta binaria (Logit, Probit)
- Ordinal logit model
- Regresión loglineal (regresión de Poisson)
- Regresión cuantil
- Spline cúbico
- Regresión no paramétrica (Kernel y LOWESS)
- Regresión no lineal
- Regresión de Mínimos Cuadrados Parciales (PLS)
- Análisis Discriminante Mínimos Cuadrados Parciales (PLSDA)
- ANOVA de medidas repetidas
- ANOVA de medidas repetidas y modelos mixtos
- Regresión lineal de los mínimos cuadrados (OLS)
- Principal Component Regression (PCR)
- Regresión de Mínimos Cuadrados en 2 pasos
- LASSO Regression
- Ridge Regression
Machine Learning
- Fuzzy k-means clustering
- Clasificación k-means
- One-class Support Vector Machine
- Máquina de Vectores de Soporte
- K Vecinos más Próximos (KNN)
- Clasificador Naïve Bayes
- DBSCAN (Agrupamiento espacial basado en densidad de aplicaciones con ruido)
- Bosques aleatorios de clasificación y regresión
- Árboles de clasificación y de regresión
- Modelo de Mezclas Gaussianas
- Reglas de asociación
- Model performance Indicators
Pruebas paramétricas
- Prueba de una proporción
- Comparación de dos proporciones
- Comparación de k proporciones
- Prueba de bondad de ajuste multinomial
- Pruebas t et z para una muestra
- Pruebas t et z para dos muestras
- Prueba de varianza en una muestra
- Pruebas para la comparación de las variancias de 2 muestras
- Pruebas para la comparación de las variancias de k muestras
- Pruebas multidimensionales (Mahalanobis...)
- Prueba de equivalencia (TOST)
Pruebas no paramétricas
- One sample Wilcoxon Signed-Rank test
- Pruebas no paramétricas para la comparación de dos muestras independientes
- Pruebas no paramétricas para la comparación de dos muestras relacionadas
- Pruebas no paramétricas sobre k muestras independientes: prueba de Kruskal-Wallis
- Pruebas no paramétricas sobre k muestras relacionadas : prueba de Friedman
- Prueba de Page
- Prueba de McNemar
- Prueba Q de Cochran
- Pruebas de Durbin y Skillings-Mack
- Prueba de Cochran-Mantel-Haenszel
- One sample runs test
- Prueba de Mood
Tutoriales Para 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
- VERSIONES
- Win7, Win8, Win10, Win11
- OS
- Mac OS X
- VERSIONES
- ≥ 10.10
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