Complément Excel & Simulation Monte Carlo
Une exclusivité de Différence
Pensé et conçu par Différence pour les besoins spécifiques de l’industrie.
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Instructions d'installation
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Analyse du point de changement
Dans l’environnement actuel, nous sommes surchargés de données provenant entre autres des ventes, de la production, des taux d’absentéisme ou d’accidents. Y a-t-il eu des changements? Quand? Quelle est leur amplitude? La performance s’est améliorée? Avec quelle certitude?
L’analyse des points de changement, un outil polyvalent, robuste aux données aberrantes, peut analyser pratiquement n’importe quel type de données. Il permet d’obtenir, le moment, la différence de moyennes et la probabilité que le changement ne soit pas dû seulement à la chance.
Plus de détails ici (en anglais seulement) : https://difference-gcs.com/en/change-point-analysis/

Analyses statistiques de base
Afin de rendre simples et accessibles les outils statistiques de base, nous proposons un outil basé sur Excel ne présentant que l’essentiel et dans un format simple à interpréter. Il permet entre autres de :
- Éditer vos données grâce aux fonctionnalités habituelles d’Excel
- Obtenir les statistiques descriptives d’une variable
- Construire des cartes de contrôle pour valeurs individuelles
- Réaliser une analyse de capabilité pour données normales
- Tester une, deux ou plusieurs moyennes (test-t et ANOVA)
- Comparer des observations appariées
- Réaliser une régression linéaire et analyser les résidus
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Fonctionnalités du complément Excel


Analyses avec 1 variable
- Statistiques descriptives, diagramme en boîte, histogramme, analyse de capabilité, quantiles
- Cartes de contrôle ImR et EWMA avec les règles de décision de la Western Electric
- Analyse du point de changement: détection automatique des changements dans la moyenne historique (explications ici)
- Tests statistiques sur: moyenne, écart-type, autocorrélation, intervalle de confiance

Analyse de Pareto
- Catégories les plus fréquentes avec courbe cumulative - trouver le 80/20!
- Pondérer pour évaluer l'importance relative des catégories

Ajustement de distributions
- Pour la simulation : Exponentielle, Lognormale, Normale, Triangulaire, Uniforme, Weibull, etc.
- Ajuster ou comparer aux données par une procédure robuste et évaluations graphiques
- Échantillonner une distribution connue pour la visualiser et obtenir ses statistiques

Prévision et séries chronologiques
- Diagnostiques : stabilité de la moyenne, autocorrélation, détection de cycles
- Holt-Winters lissage exponentiel simple, double, saisonnier
- PLS autorégressif : ajustement robuste de modèles autorégressifs et saisonniers

Comparaison de moyennes et ANOVA
- Test T pour deux groupes indépendants et pour des observations appariées
- Test F pour plusieurs groupes avec procédure de Boneferroni pour comparer toutes les paires
- Puissance et taille d'échantillon calculs à l'aide des distributions T et F non-centrales

Régression simple (un X, un Y)
- Corrélation et ellipse de densité
- Régression linéaire, avec terme polynomial et transformations standards, analyse des résidus
- Régression non-linéaire : modèles de loi de puissance, croissance exponentielle, courbes en S (sigmoïde)

Analyse de contingence
- Graphique mosaïque pour analyser les fréquences croisées (carte Marimekko)
- Table des fréquences 2D trouver le 80/20 croisé!
- Pondérer pour évaluer l'importance relative des catégories

Planifier une analyse de système de mesure
- Concevoir l'expérience : spécifier les testeurs et échantillon
- Préparer la table des essais : ajouter des répliques et randomiser les essais
- Générer la table de collecte de données avec mesures multiples pour un même traitement

Analyser un système de mesure
- Décomposition de la variance : ANOVA à effets aléatoires non-balancés, gestion de la variance négative
- Visualisation des résultats : carte multi-vari, carte de contrôle S, graphique des interactions
- Utilité de la mesure : diagnostique de l'incrément, comparaison à la variation historique
- Analyse de risque : simulation Monte-Carlo pour établir les limites d'acceptation à risque contrôlé

Simulation Monte-Carlo
- Variables de décision ou hypothèses: choix de distributions statistiques, limites de troncature
- Réponses calculées: bruit blanc aléatoire, limites de spécifications, utilisation des formules Excel
- Échantillonnage aléatoire : hasard pur ou hypercube latin sur les probabilités
- Rapports : histogrammes, statistiques descriptives, analyse de capabilité, importance des variables
- Aucune programmation requise!

Solveur pour l'optimisation
- Solveur pour les problèmes bornés, avec contraintes, non linéaires, non convexes et non différentiables
- Optimisation de boîtes noires de plusieurs variables continues, discrètes et de permutation
- Implémentation de l'algorithme MADS (mesh adapative direct searches, sans dérivée)
- Autres méthodes : recuit simulé, algorithme génétique, Nelder-Mead, Fletcher-Reeves
- Recherche par exploration aléatoire pour détecter de bonnes solutions initiales
- Valeurs des paramètres robustes par défaut pour tous les algorithmes

Outils supplémentaires
- Navigation dans le classeur: liste des feuilles et navigation par le ruban
- Explorateur du classeur: liste des feuilles groupées par type d'analyse
- Calculateur d'intervalles de confiance: moyenne, écart-type, proportion, capabilité, tolérance
- Gadget calendrier: outil visuel pour choisir une date sur le calendrier
- Imprimer ou envoyer par courriel la feuille active en un clic
- Accès rapide au fichier d'aide ou à son téléchargement

Gestion flexible de la licence "cloud"
- Acquérir et relâcher une licence d'un groupe (requiert une connexion internet)
- Partager des licences entre utilisateurs et appareils
- Licence applicable aux mises à jour (si abonnement annuel)