XLSTAT Forecasting
Una solución que combina las herramientas de previsión más precisas en una interfaz fácil de usar.
XLSTAT Forecasting
Para hacer predicciones precisas, es mejor no confiar en un oráculo o una bola de cristal. XLSTAT Forecasting está diseñado para aquellos que prefieren utilizar métodos analíticos avanzados para predecir los resultados de ventas, lluvias, deportes, analizar los mercados de valores o crear carteras optimizadas.
XLSTAT proporciona interfaces fáciles de usar para acceder a los métodos de prediccion suavizada (Holt Winters), así como el enfoque más avanzado SARIMAX para pronosticar series de tiempo que tengan en cuenta los valores y covariables pasadas. Los analistas del mercado de valores podrán disfrutar de nuestra función de cointegración para estudiar las relaciones entre stocks. Los gerentes de ventas podrán disfrutar construyendo escenarios pragmáticos y llevar a cabo simulaciones para obtener predicciones fiables de sus ventas. XLSTAT Forecasting también incluye otras herramientas muy valiosas para aquellos cuyos trabajos implican la predicción del futuro.
XLSTAT Forecasting incluye todas las funciones de la solución Basic+, además de los métodos que se utilizan específicamente en el pronóstico.
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
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 / ANCOVA
- 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
- Ordinary Least Squares regression (OLS)
- Principal Component Regression (PCR)
- Regresión de Mínimos Cuadrados en 2 pasos
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
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
Análisis de series temporales
- Análisis descriptivo de series temporales
- Transformación de series de tiempo
- Suavización de series temporales
- ARIMA
- Pruebas de tendencia de Mann-Kendall
- Prueba de cointegración
- Pruebas de raíz unitaria y estacionariedad
- Pruebas de homogeneidad
- Pruebas de heterocedasticidad
- Prueba de Durbin-Watson
- Modelo de Cochrane-Orcutt
- Transformación de Fourier para un cualquier número de datos
- Análisis espectral
XLSTAT Basic +
XLSTAT Forecasting incluye todas las XLSTAT Basic + funciones.
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#10 Analyse en Composantes Principales : Théorie dans Excel avec XLSTAT
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XLSTAT
- OS
- Windows
- VERSIONES
- Win7, Win8, Win10
- OS
- Mac OS X
- VERSIONES
- ≥ 10.10
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