Logiciel d'analyse statistique intuitif
Analysez vos données. Facilitez la gestion et l’interprétation de vos données grâce à des outils avancés tels que la régression linéaire, le machine learning, et des tests statistiques adaptés.
Découvrir Data AnalysisUn logiciel d’analyse statistique pour mieux comprendre ses données
Sélectionnez les colonnes à étudier et c’est tout, Ellistat vous guide jusqu’à l’interprétation des résultats. C’est aussi simple que ça de faire une analyse statistique !
Pour les experts, Régression linéaires multiples, PLS, réseaux de neurones, ACP, dendogramme, Ellistat vous offre l’ensemble des outils d’analyse pour ne rien manquer de vos données
Pour les experts, Régression linéaires multiples, PLS, réseaux de neurones, ACP, dendogramme, Ellistat vous offre l’ensemble des outils d’analyse pour ne rien manquer de vos données
Testez en conditions réelles
Pour nous, la meilleure façon de vous prouver qu’Ellistat est à la fois simple, ergonomique et complet c’est de vous le faire tester gratuitement pendant 1 mois avec vos données et avec vos collaborateurs !
La logiciel d'analyse statistique Ellistat est conçue pour répondre aux besoins spécifiques de l'industrie
Test d’hypothèses
Lorsque l’on est néophyte, le plus difficile est de savoir quel est le test statistique adapté. Pour cela, ELLISTAT dispose d’un module d’aide à la décision qui vous guide jusqu’au bout pour vous permettre de choisir le bon test d’hypothèse.
Pour cela, il suffit sélectionner les colonnes que l’on souhaite étudier. ELLISTAT vous propose automatiquement le test approprié en grisant les tests non adaptés. Cela n’a jamais été aussi simple.
Pour cela, il suffit sélectionner les colonnes que l’on souhaite étudier. ELLISTAT vous propose automatiquement le test approprié en grisant les tests non adaptés. Cela n’a jamais été aussi simple.
Un logiciel complet
ELLISTAT est un logiciel d’analyse statistique complet, quel que soit le test que vous réalisez, 1P, 2P, Khi2, Test t, Test F, ANAVAR, Krustal Wallis, regression linéaire etc…, ELLISTAT est capable de le réaliser pour vous.
Pour les plus aguerris, tests d’hypothèses non paramétriques non, analyse en composantes principales, dendrogramme, carte T2, machine learning n’ont aucun secret pour Ellistat.
Pour les plus aguerris, tests d’hypothèses non paramétriques non, analyse en composantes principales, dendrogramme, carte T2, machine learning n’ont aucun secret pour Ellistat.
La complexité des analyses de manière intuitive
ELLISTAT vous prend par la main jusqu’au bout en vous indiquant de manière colorée le résultat de votre test.
Si vous ne savez plus utiliser ELLISTAT, laissez-vous guider par nos nombreux tutoriaux vidéos.
Si vous ne savez plus utiliser ELLISTAT, laissez-vous guider par nos nombreux tutoriaux vidéos.
Un logiciel d'analyse statistique complet
Proposition Automatique de Tests Statistiques :
- Sélection Basée sur les Données : Le logiciel propose automatiquement les tests statistiques les plus appropriés en fonction des caractéristiques des données choisies.
Tests Paramétriques :
- Tests Communément Utilisés : Prise en charge des tests t, Z, F, et autres tests paramétriques pour l’analyse des données lorsque les hypothèses de normalité sont respectées.
Tests Non Paramétriques :
- Alternatives aux Tests Paramétriques : Inclusion de tests non paramétriques tels que les tests des signes, de Wilcoxon, de Friedman, etc., pour les données qui ne respectent pas les hypothèses de normalité.
Analyse Multivariée :
- Étude des Relations Complexes : Outils pour réaliser des analyses multivariées afin d’examiner les relations entre plusieurs variables simultanément.
Puissance d’un Échantillon :
- Calcul de la Puissance : Outils pour déterminer la taille de l’échantillon nécessaire pour détecter un effet de manière fiable dans les études statistiques.
Analyse en Composantes Principales (ACP) :
- Réduction de la Dimensionnalité : Techniques pour réduire le nombre de variables dans un jeu de données tout en conservant le maximum d’information possible.
Analyse Factorielle :
- Identification des Facteurs Sous-jacents : Méthodes pour identifier les structures sous-jacentes (facteurs) dans les données et comprendre les relations entre les variables.
Régression Linéaire et PLS (Moindres Carrés Partiels) :
- Modélisation des Relations : Outils pour réaliser des régressions linéaires simples et multiples, ainsi que des régressions par moindres carrés partiels pour les données avec colinéarité.
Analyse par Réseaux de Neurones :
- Modélisation Avancée : Utilisation de réseaux de neurones pour modéliser des relations complexes et non linéaires dans les données.
Autres Analyses Statistiques :
- Diversité des Outils : Inclusion de nombreux autres outils et tests statistiques pour répondre aux besoins variés des analyses.
Vos retours d'experience
Une solution complète et modulable pour l'industrie 4.0
6 modules statistiques intégrés
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