XLSTAT version 2020.4

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Notre dernière mise à jour XLSTAT 2020.4 est désormais disponible ! Quoi de neuf ? 

La méthode SVM a été généralisée pour être appliquée à un problème de régression ou à la prédiction de séries temporelles. L’utilisateur peut désormais choisir entre le type de réponse qualitative ou quantitative, en fonction du problème rencontré (régression ou classification).

Accessible depuis le menu Machine Learning.

Cette analyse de données multi-tableaux vous permet de classifier les sujets d’une épreuve sensorielle (projective mapping ou de profils) en fonction de leurs perceptions des produits. Elle est particulièrement utile quand les sujets/consommateurs/juges de l’épreuve ont des perceptions différentes des produits.

Accessible depuis le menu Analyse de Données Sensorielles.

La nouvelle interface est plus simple et ergonomique. Vous pouvez lancer l'analyse en un seul clic depuis la feuille du plan d'expérience et définir, dans un tableau dynamique, les paramètres de l'optimisation des réponses.

Accessible depuis le menu Plans d'expériences (DOE). 

Il est désormais possible de détecter le nombre optimal de voisins (k) parmi une liste de valeurs en utilisant la validation croisée. XLSTAT construit un modèle avec chacune des valeurs de k et retient celui qui donne l’erreur de validation croisée minimale. En sortie, le tableau récapitulatif des erreurs estimées pour chacun des k est affiché ainsi que le graphique associé.

Accessible depuis le menu Machine Learning.

L’ajout de l’onglet Prédiction, dans la boîte de dialogue Naive Bayes, vous permet désormais d’importer vos données de prédiction. Le champ Échantillon de prédiction a été supprimé de l’onglet Général.

Accessible depuis le menu Machine Learning


Comment obtenir XLSTAT 2020.4 ? 

Si vous avez la version d'essai ou si vous utilisez une licence valide,  vous pouvez télécharger ci-dessous la version appropriée.

Si vous avez une licence perpétuelle sans accès gratuit aux mises à jour, vous pouvez commander une mise à jour via votre compte MyXLSTAT. Autrement, veuillez nous contacter.


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

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