Free short Webinar: Deploying an R procedure in Excel using XLSTAT-R (Feb. 1, 2018)

This is an elearning free session that lasts one hour. No need to step out of your office to attend!

The webinar includes a presentation as well as a 10 minutes long Q&A session.

Deploying an R procedure in Excel using XLSTAT-R (1 hour)

XLSTAT-R is a revolutionary interface designed to use and write R procedures within XLSTAT dialog boxes in Microsoft Excel®. It has two principal audiences: 1) Coders able to write XML and R code to generate XLSTAT dialog boxes calling the R engine from Excel; 2) Statisticians who take advantage of the XLSTAT-R dialog boxes to call R procedures from Excel without needing to code. This webinar is intended for the first audience. It shows how to code an XML template to generate an XLSTAT-R dialog box calling the Partitioning Around Medoids (pam) function from the {cluster} package in R.

The feature is only available on Excel for Windows but a version on Excel for Mac will soon be released.

Prerequisites

Basic coding skills (R or XML).

Program

  • What is XLSTAT?
  • What is R?
  • What is XLSTAT-R?
  • Making the pam{cluster} R function available in Excel using XLSTAT-R
    • Writing up the inputs part (XML): designing the dialog box
    • Writing up the intelligence behind (R): calling the pam function
    • Writing up the outputs part (XML): what will be shown in the Excel outputs
    • Adding a chart option (XML / R)

Prix

Dates

Début :

Fin :

Langue

Anglais

En ligne


Profils des formateurs


Jean-Paul Maalouf

Jean-Paul Maalouf est un consultant sénior en statistique ayant rejoint l’équipe d’Addinsoft en 2014. Il détient un doctorat en biologie et une expérience importante de l’enseignement des statistiques, activité qu’il a pratiquée de manière intensive depuis 2012. Il a dispensé des formations auprès des plus grandes institutions de recherche françaises (INRA, CNRS, INSERM, CIRAD, plusieurs universités), ainsi qu’auprès de sociétés privées à travers le monde. Ses méthodes d’enseignement reposent sur une approche conceptuelle et très centrée sur l’exemple plutôt que sur l’explication de formules mathématiques complexes. Les notions sont ainsi saisies aisément par les personnes n’ayant pas nécessairement d’expérience en mathématique mais souhaitant devenir rapidement opérationnels dans le domaine de l’analyse de données.

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