XLSTAT est l'outil d'analyse de données et de statistiques pour Microsoft Excel le plus complet et le plus utilisé.
XLSTAT offre de très nombreuses fonctionnalités qui font d'Excel un outil performant et facile d'accès pour répondre à la majorité de vos besoins en analyse de données et modélisation.
Parce que c'est un logiciel sûr, rapide, facile à installer et à utiliser et disponible à un prix défiant toute concurrence, plus de 20000 ingénieurs, statisticiens, professeurs, étudiants, chercheurs ou consultants utilisent XLSTAT dans plus de 90 pays.

Des modules optionnels répondent à des besoins plus spécifiques (séries chronologiques, analyse de survie, contrôle statistique des procédés, analyse des effets de doses en chimie et pharmacologie...).

XLSTAT fonctionne avec toutes les versions d'Excel, depuis la version 97 jusqu'à la version 2007 sous environnements Windows & Mac.



XLSTAT-PRO

Nouveautés : Nouvelle fonction de réechantillonnage ; nouvel outil permettant le calcul des quantiles et leurs intervalles de confiance suivant 5 méthodes et d'un nouvel utilitaire permettant l'ajout de fonctions sur un graphique en 3 clics.
XLSTAT-Pro permet aux utilisateurs d'Excel de faire de l'analyse de données et de la modélisation. XLSTAT-Pro offre un nombre impressionnant de fonctionnalités qui couvrent l'ensemble des besoins classiques d'analyse des données et de statistique. Des utilitaires pour Excel ont aussi été ajoutés afin de faciliter la manipulation des données sous Excel. Tous les outils sont accessibles à partir d'un menu qui est ajouté à la barre de menus de Excel.



Des barres d'outils permettent aussi d'accéder rapidement aux différents outils. Les boîtes de dialogues, simples et dotées d'accès direct à l'aide en ligne permettent de sélectionner très rapidement les données puis de choisir les options pour l'analyse souhaitée.



FONCTIONNALITÉS :

  • Préparation des données :
    • Echantillonnage de données
    • Echantillonnage d'une distribution
    • Discrétisation
    • Codage
    • Codage présence/abscence
    • Tableaux disjonctifs complets
    • Codage en rangs
    • Transformation de variables
    • Créer des tableaux de contingence
    • Gestion des données

  • Description des données :
    • Statistiques descriptives
    • Histogrammes
    • Tests de normalité
    • Tableaux de contingence
    • Matrices de Corrélations et similarités/dissimilarités
    • Statistiques de multicolinéarité

  • Analyse de données :
    • Analyse Factorielle
    • Analyse en Composantes Principales (ACP)
    • Analyse Factorielle Discriminante (AFD)
    • Analyse Factorielle des Correspondances (AFC)
    • Analyse des Correspondances Multiples (ACM ou AFCM)
    • Multidimensional Scaling (MDS)
    • Classification Ascendante Hiérarchique (CAH)
    • Nuées dynamiques (k-means)
    • Partitionnement univarié

  • Visualisation des données :
    • AxesZoomer
    • Easy Labels
    • Plot transformer
    • Scatter plots
    • Visualisation en coordonnées parralèles
    • EasyPoints
    • Barres d'erreur

  • Modélisation des données :
    • Ajustement d'une loi de probabilité
    • Régression linéaire
    • ANOVA
    • ANCOVA
    • Régression logistique pour réponse binaires et multinomiales (Logit, Probit...)
    • Régression non-linéaire (Genfit)
    • Régression non paramétrique (Kernel, LOWESS)
    • Arbres de classification et de régression
    • Modèles mixed et ANOVA sur mesures répétées

  • Tests d'association :
    • Tests sur les tableaux de contingence
    • Tests de corrélation
    • Test de Mantel
    • Test de tendance de Cochran Armitage

  • Tests paramétriques :
    • Tests t et z pour deux échantillons
    • Comparaison des variances de deux échantillons
    • Comparaison des variances de k échantillons
    • Comparaison avec une proportion
    • Comparaison de deux proportions
    • Comparaison de k proportions
    • Tests multidimensionnels
  • Tests non paramétriques :
    • Tests non-paramétriques pour la comparaison de deux échantillons indépendants
    • Tests non-paramétriques pour la comparaison de deux échantillons appariés
    • Tests non-paramétriques sur k échantillons indépendants: test de Kruskal-Wallis
    • Tests non-paramétriques sur k échantillons appariés : test de Friedman
    • Test Q de Cochran
    • Test de McNemar
    • Test des séquences pour un échantillon

  • Utilitaires :
    • DataFlagger
    • MinMax Search
    • Supprimer les feuilles cachées
    • Gestion des feuilles
    • Afficher les feuilles cachées
    • Exporter vers GIF/JPG/PNG/TIFF


XLSTAT-3DPLOT

XLSTAT-3DPlot vous permet de représenter des données en 3 dimensions dans une interface intuitive accessible depuis XLSTAT. Cet outil permet de combler l'une des lacunes d'Excel : la visualisation des données en 3 dimensions. Avec XLSTAT-3DPlot vous pouvez :

  • Sélectionner des données dans Excel
  • Visualiser les données en 2 ou 3 dimensions dans l'interface XLSTAT-3DPlot
  • Naviguer dans l'image
  • Modifier l'image en jouant sur les angles, les couleurs et d'autres effets jusqu'à ce qu'elle vous convienne
  • Copier l'image pour l'inséser dans un document (Word ou Excel par exemple)
  • Enregistrer la visualisation pour la retravailler plus tard




XLSTAT-TIME

XLSTAT-Time a été développé pour permettre aux utilisateurs de XLSTAT de disposer d'un outil puissant pour l'analyse des séries chronologiques. XLSTAT-Time comprend à ce jour les outils décrits ci-dessous.

Toutes les fonctionnalités de XLSTAT-Time ont été abondamment testées face aux principaux logiciels de statistique et d'analyse de données du marché afin de garantir aux utilisateurs une qualité irréprochable des résultats.

FONCTIONNALITÉS :

  • Transformation de Fourier :
    • Transformation de Fourier pour un nombre quelconque de données
    • Transformation inverse de Fourier pour un nombre quelconque de données
  • Analyse spectrale :
    • Calcul de l'amplitude et de la phase
    • Graphique du périodogramme
    • Calcul de la densité spectrale, avec pondération par noyau ou fixe
    • Graphique de la densité spectrale
    • Calcul du cospectre, du spectre quadratique et de la cohérence carrée
    • Tests du bruit blanc (Kappa de Fisher, Kolmogorov-Smirnov de Bartlett)

  • Statistiques descriptives :
    • Calcul des autocovariances, des autocorrélations, des autocorrélations partielles
    • Calcul des corrélations croisées
    • Calcul des intervalles de confiance
    • Test de normalité et tests du bruit blanc à différents pas de temps

  • Transformation de variables :
    • Transformation de Box-Cox (fixe ou optimisée)
    • Différenciation (1-B)d(1-Bs)D
    • Detrending par modèle polynomial
    • Désaisonnalisation par modèle linéaire

  • Lissage :
    • Lissage Exponentiel simple et double (Brown)
    • Méthode de Holt, de Holt-Winters (additif et multiplicatif)
    • Lissage par moyenne mobile
    • Validation, Prévisions, et intervalles de confiance

  • Modèles ARIMA :
    • Ajustement des modèles AR, MA, ARMA, ARIMA et SARIMA


XLSTAT-PLS

La régression PLS (Partial Least Squares Regression) est une méthode récente (années 1980) qui permet de s'affranchir de certaines contraintes de la régression linéaire classique. Avec la régression PLS il est possible de modéliser une ou plusieurs variables dépendantes en fonction d'un nombre très important de variables explicatives, quelque soit le nombre d'observations, sans risquer un sur-ajustement du model. Par souci de complétude, ce module propose aussi la régression sur les composantes principales (PCR, Principal Components Regression), et la régression linéaire classique (OLS, Ordinary Least Squares regression).

XLSTAT-PLS a été développé pour permettre aux utilisateurs de XLSTAT de disposer d'un outil puissant et complet de régression. XLSTAT-PLS comprend à ce jour les outils décrits ci-dessous :

FONCTIONNALITÉS :

  • Régression PLS :
    • Régression PLS1 et PLS2
    • Calcul et affichage des composantes
    • Graphiques des corrélations, des individus et biplots
    • Equations des modèles
    • Coefficients standardisés et intervalles de confiance
    • Prédictions et résidus
    • Prédictions et résidus sur données de validation
    • Prédictions sur jeu de prédiction

  • Régression PCR :
    • ACP avec choix des composantes adapté à la régression
    • Graphiques des corrélations, des individus et biplots
    • Calcul de la régression dans l'espace des composantes retenues
    • Coefficients dans l'espace de départ
    • Coefficients standardisés et intervalles de confiance
    • Affichage de l'équation
    • Prédictions et résidus
    • Prédictions et résidus sur données de validation
    • Prédictions sur jeu de prédiction

  • Régression OLS :
    • Quatres méthodes de sélection de variables avec de nombreux critères
    • Analyse de la variance, Type ISS, Type IIISS
    • Coefficients du modèle
    • Coefficients standardisés et intervalles de confiance
    • Affichage de l'équation
    • Prédictions et résidus
    • Prédictions et résidus sur données de validation
    • Prédictions sur jeu de prédiction


  • XLSTAT-MX

    XLSTAT-MX est un module principalement destiné aux utilisateurs de XLSTAT-Pro impliqués dans les études marketing et l'analyse du comportenement des consommateurs. Il peut cependant être utilisé dans d'autres domaines dès lors que les problématiques se formulent de façon similaire, notamment en sociologie, en éthologie ou en écologie.
    XLSTAT-MX est un module complémentaire d'XLSTAT-Pro. Ce module obéit aux mêmes normes de qualité et de fiabilité que l'ensemble de la suite XLSTAT. Les résultats fournis par XLSTAT-MX ont été validés par des experts de renommée internationale.

    Un aperçu des fonctionnalités offertes par les outils de XLSTAT-MX disponibles à ce jour.

    FONCTIONNALITÉS :

    • Preference Mapping
      • Semantic Differential
        • Analyse Procrustéenne
          • Analyse Factorielle Multiples (AFM)
            • Penalty Analysis


            XLSTAT-ADA

            Nouveauté : Ajout du PCoA (Analyse en Coordonnées Principales)
            XLSTAT-ADA (ADA : Analyse de données avancée) permet aux utilisateurs de XLSTAT de disposer de méthodes multi-tableaux. Ces méthodes sont utilisées dans des domaines d'application très divers, de l'écologie au marketing. D'autres méthodes viendront prochainement enrichir cette offre.

            XLSTAT-ADA comprend à ce jour les outils décrits ci-dessous :

            FONCTIONNALITÉS :

            • Analyse canonique des correspondances

            • Analyse Procrustéenne généralisée

            • Analyse Factorielle Multiples (AFM)

            • Analyse de redondance


            XLSTAT-LIFE

            Nouveauté : Ajout d'un nouvel outil de comparaison de mesures comprenant les graphiques de Bland Altman.
            XLSTAT-Life a été développé pour permettre aux utilisateurs d'Excel et de XLSTAT de disposer d'un outil puissant pour l'analyse de survie. Les domaines d'application les plus communs de l'analyse de survie sont la médecine, la pharmacologie, le contrôle qualité et l'actuariat. XLSTAT-Life comprend à ce jour deux outils décrits ci-dessous.

            Toutes les fonctionnalités de XLSTAT-Life ont été abondamment testées face aux principaux logiciels de statistique et d'analyse de données du marché afin de garantir aux utilisateurs une qualité irréprochable des résultats.

            FONCTIONNALITÉS :

            • Table Actuarielle de Survie :
              • Création de la table actuarielle
              • Temps médian résiduel de survie

            • Analyse de Kaplan-Meier :
              • Création du tableau de Kaplan-Meier
              • Temps moyen et médian de survie, avec intervalles de confiance
              • Graphiques de la fonction de survie (FSC), -Log(FSC), Log(-Log(FSC))
              • Tests de comparaison de fonctions de survie (Log-rank, Wilcoxon, Tarone-Ware)

            • Modèle à risques proportionnels de Cox :
              • Modèle de Cox
              • Prise en compte des strates

            • Analyse de sensibilité et spécificité :
              • Courbes ROC


              XLSTAT-DOSE

              XLSTAT-Dose a été développé pour les industries chimiques et pharmaceutiques.

              Ce module est une extension des outils de modélisation de XLSTAT-Pro avec des options adaptées à ces industries. XLSTAT-Dose comprend à ce jour deux outils décrits ci-dessous :

              FONCTIONNALITÉS :

              • Effets de Dose :
                • Modèle Logit, Probit, Gompertz, Log-log complémentaire
                • Calcul des doses ED01 à ED99 (ED50 et ED90 entre autres)
                • Prise en compte de la mortalité naturelle de la population non liée aux effets de dose
                • Calcul automatique du Log de la dose

              • Ajustement parrallèle à 4 paramètres :
                • Ajustement du modèle a-(d-a)/(1+(x/c)^b)
                • Comparaison du modèle pour un échantillon standard et l'échantillon étudié
                • Ajustement sous contrainte du modèle pour l'échantillon étudié
                • Elimination des valeurs extrèmes (test de Dixon)
                • Test de parallélisme (Fisher)
                • Représentation des courbes parallèles sur un même graphique


              XLSTAT-PIVOT

              XLSTAT-Pivot est un complément essentiel pour les utilisateurs d'XLSTAT-Pro qui souhaitent pouvoir créer très rapidement des tableaux croisés dynamiques intelligents tout en découvrant les facteurs impactant le plus les variables les plus critiques pour leur activité.

              Un outil unique et très puissant :
              A partir d'un tableau de données, décrivant des individus avec des variables qualitatives et quantitatives, dont une variable cible qui correspond au phénomène d'intérêt (chiffre d'affaire, réponse ou non à un mailing, ...), XLSTAT-Pivot permet de :
              • Créer un tableau croisé dynamique avec une hiérarchie des variables fonction de leur contribution à l'explication de la variable cible

              • Identifier quelles sont les variables qui influencent le plus la variable cible

              • Identifier quels croisements de variables impactent le plus la variable cible

              • Créer des classes optimales pour les variables quantitatives afin de les rendre utilisables dans le tableau croisé dynamique

              • Regrouper les catégories des variables qualitatives lorsque cela est possible, pour rendre l'analyse des résultats plus simple et plus rapide.


              XLSTAT-PLSPM

              XLSTAT-PLSPM est le seul outil permettant d'utiliser l'approche PLS (PLS Path modeling) sans quitter Microsoft Excel. La première présentation finalisée de l'approche PLS pour l'analyse des réseaux de causalité a été publiée par Herman Wold en 1979, puis approndie dans des articles de 1982 et 1985. Ensuite, les travaux de Wold ont été repris par J.-B. Lohmöller (1989) qui a formalisé la méthode sur un plan mathématique, avant de développer le logiciel LVPLS dans lequel l'algorithme a été enrichi par des procédures de validation.
              Par la suite, la méthode a été quelque peu oubliée, et ce n'est que depuis une dizaine d'années qu'elle a été redécouverte par Wynne W. Chin dans le domaine des systèmes d'information et par Michel Tenenhaus et Vincenzo Esposito Vinzi dans le domaine des statistiques, rejoints ensuite par plusieurs chercheurs qui participent à son développement.

              L'approche PLS est un outil puissant d'exploration des données et de prévision dès lors que l'on se trouve devant une problématique où l'on peut définir des concepts non directement mesurables (les variables latentes), interconnectés, mais reliés à des variables mesurées (les variables manifestes), ces dernières étant soit à l'origine des latentes, soit une réprésentation partielle. Cette méthode est dans de nombreux cas une alternative aux méthodes SEM (Structural Equation Modeling), et un substitut dans les cas où les méthodes SEM ne peuvent être utilisées.

              XLSTAT-PLSPM est basé sur les dernières avancées méthodologiques de la technologie PLEASURE (Partial LEAst Squares strUctural Relationship Estimation). Cette technologie développée à l'origine comme outil de recherche au niveau universitaire par Y.M. Chatelin et V. Esposito Vinzi en coopération avec C. Lauro et M. Tenenhaus. L'association qu'a établi avec eux Addinsoft fait de XLSTAT-PLSPM un outil à la pointe sur le plan statistique tout en rendant la solution disponible à tout un chacun.



              Grâce à une interface intuitive, XLSTAT-PLSPM permet de construire la représentation graphique du modèle, puis d'estimer les paramètres du modèle, avant de récupérer les résultats dans Excel, sous la forme de tableaux et de graphiques. Comme XLSTAT-PLSPM est entièrement intégré à la suite XLSTAT, il est ensuite possible de réutiliser les résultats obtenus pour les analyser avec d'autres outils de XLSTAT.

              NB: ce module n'est pas encore disponible sous Excel 2007.


              XLSTAT-SPC

              Nouveauté : L'analyse des systèmes de mesures (Gage R&R) est maintenant disponible tant pour les mesures quantitatives que pour les attributs (variables qualitatives).
              XLSTAT-SPC a été développé pour permettre aux utilisateurs de XLSTAT de disposer d'un outil puissant pour la maîtrise statistique des procédés (Statistical Process Control) notamment dans le cadre du contrôle qualité.
              XLSTAT-SPC est un outil indispensable pour les entreprises envisageant de mettre en place une stratégie Six Sigma au niveau de leur production.

              Toutes les fonctionnalités de XLSTAT-SPC ont été abondamment testées face aux principaux logiciels de statistique et d'analyse de données du marché afin de garantir aux utilisateurs une qualité irréprochable des résultats.

              FONCTIONNALITÉS :

              • Carte pour sous-groupes

              • Cartes pour valeurs individuelles

              • Carte par attributs

              • Carte pondérées par le temps

              • Diagramme de Pareto


                XLSTAT-SIM

                Nouveauté : Rapidité améliorée.
                XLSTAT-Sim est un module qui permet de créer des modèles dans des feuilles Excel et d'utiliser des méthodes de simulation pour estimer la distribution (et notamment des intervalles de confiance) de certaines variables importantes.

                Ce module est essentiel pour les personnes travaillant sur des modèles pour lesquels toutes les valeurs ne sont pas connues avec certitude. Les incertitudes peuvent être exprimées au travers de plus de 30 distributions statistiques.

                Par exemple, dans un modèle financier permettant d'établir un budget, le volume des ventes d'un produit n'est pas certain, mais on peut estimer qu'il variera entre deux bornes A et B, avec une valeur la plus probable M. Cela peut être traduit par une distribution triangulaire. Le chiffre d'affaire global pour l'ensemble des produits est donc une somme de distributions triangulaires. XLSTAT-Sim permet d'obtenir, en quelques secondes, la distribution du chiffre d'affaire, sa médiane, sa moyenne et un intervalle de confiance à 95%.





                La vitesse de calcul impressionnante permet de réaliser de très nombreuses simulations et d'obtenir des résultats fiables rapidement.

                Les méthodes de simulation proposées sont Monte Carlo et Hypercubes latins.







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