XLSTAT Premium
L'intégralité des fonctionnalités XLSTAT compilées au sein d'une solution au prix très attractif.
XLSTAT Premium, tous les outils statistiques dont vous avez besoin sur Excel
La solution Premium est une solution incluant l’intégralité des fonctionnalités XLSTAT disponibles (plus de 200) pour un prix très compétitif. Avec XLSTAT-Premium, vous pouvez utiliser toute méthode à tout moment.
Préparez vos données, visualisez, explorez, analysez, décidez, prédisez. XLSTAT Premium propose le meilleur de ce que les outils d’analyse de données peuvent offrir aujourd’hui quel que soit le domaine d’application dans un environnement très convivial.
XLSTAT Premium contient toutes les fonctionnalités Basic+ plus toutes les fonctionnalités Applied.
Analyse des données
- Analyse en Composantes Principales (ACP)
- Analyse factorielle de données mixtes (PCAmix)
- Analyse Factorielle des Correspondances (AFC)
- Analyse des Correspondances Multiples (ACM ou AFCM)
- Analyse Factorielle
- Analyse Factorielle Discriminante (AFD)
- Classification Ascendante Hiérarchique (CAH)
- Classification par la méthode des nuées dynamiques (k-means)
- Partitionnement univarié
Description des données
- Statistiques descriptives (y compris box plots et scattergrams)
- Histogrammes
- Analyse de Fiabilité
- Tests de normalité
- Tableaux de contingence (tableau croisé)
- Matrices de Corrélations et Similarités/dissimilarités
- Statistiques de multicolinéarité
- Estimation des quantiles
- Rééchantillonnage
- Corrélation bisérielle
- Caractérisation de variables
- Tableau croisé dynamique intelligent
Analyse des données
- Analyse en Composantes Principales (ACP)
- Analyse factorielle de données mixtes (PCAmix)
- Analyse Factorielle des Correspondances (AFC)
- Analyse des Correspondances Multiples (ACM ou AFCM)
- Analyse en Coordonnées Principales
- Multidimensional Scaling (MDS)
- Analyse Factorielle
- Analyse Factorielle Discriminante (AFD)
- Classification Ascendante Hiérarchique (CAH)
- Classification par la méthode des nuées dynamiques (k-means)
- Partitionnement univarié
- Modèles de mélange gaussiens
Visualisation des données
- Nuages de points
- Histogrammes
- Diagrammes de probabilité
- Graphiques 2D pour tableaux croisés
- Visualisation en coordonnées parallèles
- Diagrammes ternaires
- Nuage de mots
- Barres d'erreur
- Graphiques sémantiques différentiels
- Afficher une fonction
- Graphiques univariés
- Management des graphiques
- Motion charts
Modélisation des données
- Ajustement d'une loi de probabilité
- Régression linéaire
- Analyse de la variance ou ANOVA
- ANOVA à un facteur de Welch et de Brown-Forsythe
- ANCOVA (analyse de covariance)
- Analyse de Variance Multivariée (MANOVA)
- Régression logistique pour réponse binaires et multinomiales (Logit, Probit, ...)
- Modèle logit ordinal pour variables qualitatives ordinales
- Régression log-linéaire (régression de Poisson)
- Régression quantile
- Splines cubiques
- Régression non paramétrique (Kernel, LOWESS)
- Régression non-linéaire
- Régression par les moindres carrés partiels (PLS)
- Analyse discriminante PLS
- ANOVA sur mesures répétées
- Modèles mixtes
- Régression linéaire - méthode des moindres carrés
- Régression sur les Composantes Principales (PCR)
- Régression des doubles moindres carrés
Tests paramétriques
- Comparaison d'une proportion à une proportion théorique
- Comparaison de deux proportions
- Comparaison de k proportions
- Test d'ajustement multinomial
- Tests de comparaison de moyenne t et z pour un échantillon
- Tests t et z pour deux échantillons
- Test de la variance pour un échantillon
- Comparaison des variances de deux échantillons
- Comparaison des variances de k échantillons
- Tests multidimensionnels (Mahalanobis, …)
- Test d'équivalence (TOST)
Tests non paramétriques
- One sample Wilcoxon Signed-Rank test
- Tests non-paramétriques pour la comparaison de deux échantillons indépendants
- Tests non-paramétriques pour la comparaison de deux échantillons appariés
- Test non-paramétrique sur k échantillons indépendants: test de Kruskal-Wallis
- Test non-paramétrique sur k échantillons appariés : test de Friedman
- Test de Page
- Test de McNemar
- Test Q de Cochran
- Test de Durbin et test de Skillings-Mack
- Test de Cochran-Mantel-Haenszel
- Test des séquences pour un échantillon
- Test de Mood (test des médianes)
Machine Learning
- Arbres de classification et de régression
- Règles d'association
- K plus proches voisins (KNN)
- Forêts aléatoires de classification et de régression
- Classifieur bayésien naif
- Machine à vecteur support
- Classification par la méthode des nuées dynamiques (k-means)
- Modèles de mélange gaussiens
- Classification k-means floue
Analyse de données sensorielles
- Cartographie des préférences / Preference mapping (PREFMAP)
- Cartographie interne des préférences
- Analyse des pénalités
- Caractérisation de produits
- Analyse de panels
- Analyse de données CATA
- Dominance Temporelle des Sensations (DTS)
- Temps-Intensité
- Analyse TURF
- Modèle de Bradley-Terry généralisé
- Analyse sensorielle de durée de vie (shelf life analysis)
- Plans d’expériences pour les tests de discrimination sensorielle
- Tests sensoriels de discrimination
- Plans d'expérience pour l'analyse sensorielle
- Analyse Factorielle Multiple (AFM)
- Analyse Procrustéenne Généralisée
- Roue sensorielle
- STATIS
- CATATIS
- TCATA
Séries chronologiques
- Analyse descriptive des séries chronologiques
- Transformations des séries temporelles
- Lissage des séries chronologiques
- Modèle de type ARIMA
- Tests de tendance de Mann-Kendall
- Tests de cointégration
- Tests de racine unitaire et de stationnarité
- Tests d'homogénéité
- Tests d'hétéroscédasticité
- Test de Durbin-Watson
- Modèle de Cochrane-Orcutt
- Transformation de Fourier pour un nombre quelconque de données
- Analyse spectrale
Analyse de la puissance
- Puissance statistique pour les tests de comparaison des moyennes
- Puissance statistique pour les tests de comparaison des variances
- Puissance statistique pour les tests de comparaison des proportions
- Puissance statistique pour les tests de comparaison des corrélations
- Puissance statistique pour la régression linéaire
- Puissance statistique pour l'ANOVA / ANCOVA / ANOVA à mesures répétées
- Puissance statistique pour la régression logistique
- Puissance statistique pour le modèle de Cox
- Taille d'échantillon pour les essais cliniques
Analyse de survie
- Tables actuarielles de survie
- Analyse Kaplan-Meier
- Modèle à risques proportionnels de Cox
- Modèle à risques proportionnels avec données censurées par intervalle
- Analyse détaillée de sensibilité et spécificité
- Courbes ROC
- Analyse de Nelson-Aalen
- Incidence cumulée
- Régression paramétrique sur données de survie - Modèle de Weibull
- Courbes de survie paramétriques
- Appariement des Coefficients de Propension
XLSTAT Basic+
XLSTAT Premium inclut toutes les fonctionnalités de XLSTAT Basic+.
En savoir plus
Tutoriels pour Premium
#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
- Versions
- Win 7 / Win 8 / Win 10
- Excel
- 2003, 2007, 2010, 2013, 2016
- Processeur
- 32 ou 64 bits
- Disque dur
- 150 Mo
- OS
- OS X
- Excel
- 2011, 2016
- Disque dur
- 150 Mo
XLSTAT est un leader dans le domaine des logiciels d’analyse de données et de statistique pour MS Excel.
Développé depuis 1993, XLSTAT allie performance à convivialité pour un prix abordable doublé d'un service client à votre écoute. Nous avons ainsi gagné la confiance de plus de 100000 utilisateurs répartis dans plus de 120 pays.
Avec plus de 220 outils statistiques des plus classiques aux plus avancés, la suite XLSTAT fonctionne en tant qu’Add-on pour Microsoft Excel et pour Google Sheets (version free uniquement). Exécutez vos analyses et personnalisez vos résultats tout en bénéficiant de l’interface conviviale et familière d’Excel ou Google Sheets. XLSTAT est compatible Windows et Mac.
XLSTAT s'appuie sur des techniques de calcul de pointe afin de produire les résultats en un temps minimal. La parallélisation des calculs met à profit tous les processeurs de votre ordinateur.