FactorAnalysis for Android
০+
ডাউনলোড
প্রত্যেকে
info
এই অ্যাপ সম্পর্কে
অ্যান্ড্রয়েডের জন্য অ্যাপ ফ্যাক্টর বিশ্লেষণে তিনটি উপাদান রয়েছে, একটি হল র্যান্ডম ভেরিয়েবলের নমুনা প্রক্রিয়াকরণ; পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্সের সেকেন্ডিস ফ্যাক্টরাইজেশন; এবং পরিচিত পরিসংখ্যান বিতরণের জন্য তৃতীয় ক্যালকুলেটর।
র্যান্ডম ভেরিয়েবলের কম্পোনেন্ট প্রসেসিং নমুনাগুলি র্যান্ডম ভেরিয়েবলের নমুনা সংরক্ষণ (সম্পাদিত, মুছে ফেলা, পুনঃনামকরণ) করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, তাদের মৌলিক পরিসংখ্যানগত বৈশিষ্ট্যগুলি হিসাবে গণনা করার জন্য: - গড় মান; - আদর্শ চ্যুতি; - skewness এবং kurtosis; - গড় মানের আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান গণনা করতে; - প্রকরণ এবং আদর্শ বিচ্যুতি; - পিয়ারসনের মানদণ্ড ব্যবহার করে নমুনাটি স্বাভাবিক বা অভিন্নভাবে বিতরণ করা এলোমেলো পরিবর্তনশীল থেকে কিনা তা পরীক্ষা করুন; - Kolmogorov-Smirnov-এর মানদণ্ড ব্যবহার করে নমুনাটি স্বাভাবিক, অভিন্নভাবে এবং ক্রমবর্ধমানভাবে বিতরণ করা এলোমেলো পরিবর্তনশীল থেকে কিনা তা পরীক্ষা করুন; - এবং শূন্য skewness এবং kurtosis; - নমুনার নির্ধারিত হিস্টোগ্রাম; - গড় এবং মানক বিচ্যুতি সম্পর্কিত অনুমানের ফাংশন পরীক্ষা; এবং অন্যান্য.
মসৃণ বিতরণের জন্য অ্যাপ্লিকেশনটির কার্যকারিতা রয়েছে, এতে নমুনার সাথে সম্পর্কিত ভিজ্যুয়ালাইজেশন সামঞ্জস্য (মসৃণ) বিতরণের জন্য সম্পদ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যা পিয়ারসন এবং কোলমোগোরভ-স্মিরনোভারের মানদণ্ড থেকে বাদ দেওয়া হয়নি।
কম্পোনেন্ট ফ্যাক্টরস অ্যানালাইসিসে পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্স ফ্যাক্টরাইজেশন দুটি পরিচিত পদ্ধতি প্রয়োগ করে: প্রধান উপাদান (পিয়ারসন, 1901 এবং হোটেলিং, 1933); এবং - প্রধান কারণগুলি (স্পিয়ারম্যান, 1904 1926)। একটি পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্স অ্যাপ্লিকেশনের ফাংশনগুলির সাথে ডেটার চিকিত্সার মাধ্যমে বা প্রস্তুত-সম্বন্ধীয় ম্যাট্রিক্সের প্রয়োগে প্রবেশ বা আমদানি করে প্রাপ্ত করা যেতে পারে।
নমুনা, প্রক্রিয়াকরণের ফলাফল এবং হিস্টোগ্রাম সংরক্ষণ করা যেতে পারে। এই ডেটা সহ টেবিলগুলি রপ্তানি করা যেতে পারে এবং সংরক্ষণ এবং মুদ্রণের জন্য প্রেরণ করা যেতে পারে। অ্যাপ্লিকেশনটিতে স্টোরেজ ডেটা ফলাফলের জন্য একটি ফোল্ডার তৈরি, মুছে ফেলা এবং নির্বাচন করার ফাংশন রয়েছে।
.
অ্যান্ড্রয়েডের জন্য ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ
অ্যান্ড্রয়েডের জন্য ফ্যাক্টরস অ্যানালাইসিস অ্যাপটিতে তিনটি উপাদান রয়েছে, একটি হল র্যান্ডম ভেরিয়েবলের নমুনা প্রক্রিয়াকরণ; পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্সের সেকেন্ডিস ফ্যাক্টরাইজেশন; এবং পরিচিত পরিসংখ্যান বিতরণের জন্য তৃতীয় ক্যালকুলেটর।
অ্যাপটি র্যান্ডম ভেরিয়েবলের অনেক নমুনা সংরক্ষণ করা এবং পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্স গণনা করা
র্যান্ডম ভেরিয়েবলের নমুনা প্রক্রিয়াকরণ
পিয়ারসনের মানদণ্ড ব্যবহার করে নমুনাটি স্বাভাবিক বা অভিন্নভাবে বিতরণ করা র্যান্ডম পরিবর্তনশীল কিনা তা পরীক্ষা করুন; এবং Kolmogorov-Smirnovr এর মানদণ্ড
নমুনার নির্ধারিত হিস্টোগ্রাম;
পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্স ফ্যাক্টরাইজেশনের জন্য দুটি পদ্ধতি প্রধান উপাদান এবং প্রধান কারণগুলি প্রয়োগ করে
ক্রমবর্ধমান সম্ভাব্যতা বা এলোমেলো পরিবর্তনশীল গণনা করা
ফলাফল ডেটা রপ্তানি এবং ইন্টারনেটের মাধ্যমে পাঠানো যেতে পারে
স্টোরেজ ডেটা ফলাফলের জন্য একটি ফোল্ডার তৈরি, মুছুন এবং নির্বাচন করুন
অনুমান, হিস্টোগ্রাম এলোমেলো সম্ভাব্যতা পরিসংখ্যানগত বন্টন পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্স ফ্যাক্টরাইজেশন প্রধান উপাদান ফ্যাক্টর
র্যান্ডম ভেরিয়েবলের কম্পোনেন্ট প্রসেসিং নমুনাগুলি র্যান্ডম ভেরিয়েবলের নমুনা সংরক্ষণ (সম্পাদিত, মুছে ফেলা, পুনঃনামকরণ) করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, তাদের মৌলিক পরিসংখ্যানগত বৈশিষ্ট্যগুলি হিসাবে গণনা করার জন্য: - গড় মান; - আদর্শ চ্যুতি; - skewness এবং kurtosis; - গড় মানের আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান গণনা করতে; - প্রকরণ এবং আদর্শ বিচ্যুতি; - পিয়ারসনের মানদণ্ড ব্যবহার করে নমুনাটি স্বাভাবিক বা অভিন্নভাবে বিতরণ করা এলোমেলো পরিবর্তনশীল থেকে কিনা তা পরীক্ষা করুন; - Kolmogorov-Smirnov-এর মানদণ্ড ব্যবহার করে নমুনাটি স্বাভাবিক, অভিন্নভাবে এবং ক্রমবর্ধমানভাবে বিতরণ করা এলোমেলো পরিবর্তনশীল থেকে কিনা তা পরীক্ষা করুন; - এবং শূন্য skewness এবং kurtosis; - নমুনার নির্ধারিত হিস্টোগ্রাম; - গড় এবং মানক বিচ্যুতি সম্পর্কিত অনুমানের ফাংশন পরীক্ষা; এবং অন্যান্য.
মসৃণ বিতরণের জন্য অ্যাপ্লিকেশনটির কার্যকারিতা রয়েছে, এতে নমুনার সাথে সম্পর্কিত ভিজ্যুয়ালাইজেশন সামঞ্জস্য (মসৃণ) বিতরণের জন্য সম্পদ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যা পিয়ারসন এবং কোলমোগোরভ-স্মিরনোভারের মানদণ্ড থেকে বাদ দেওয়া হয়নি।
কম্পোনেন্ট ফ্যাক্টরস অ্যানালাইসিসে পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্স ফ্যাক্টরাইজেশন দুটি পরিচিত পদ্ধতি প্রয়োগ করে: প্রধান উপাদান (পিয়ারসন, 1901 এবং হোটেলিং, 1933); এবং - প্রধান কারণগুলি (স্পিয়ারম্যান, 1904 1926)। একটি পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্স অ্যাপ্লিকেশনের ফাংশনগুলির সাথে ডেটার চিকিত্সার মাধ্যমে বা প্রস্তুত-সম্বন্ধীয় ম্যাট্রিক্সের প্রয়োগে প্রবেশ বা আমদানি করে প্রাপ্ত করা যেতে পারে।
নমুনা, প্রক্রিয়াকরণের ফলাফল এবং হিস্টোগ্রাম সংরক্ষণ করা যেতে পারে। এই ডেটা সহ টেবিলগুলি রপ্তানি করা যেতে পারে এবং সংরক্ষণ এবং মুদ্রণের জন্য প্রেরণ করা যেতে পারে। অ্যাপ্লিকেশনটিতে স্টোরেজ ডেটা ফলাফলের জন্য একটি ফোল্ডার তৈরি, মুছে ফেলা এবং নির্বাচন করার ফাংশন রয়েছে।
.
অ্যান্ড্রয়েডের জন্য ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ
অ্যান্ড্রয়েডের জন্য ফ্যাক্টরস অ্যানালাইসিস অ্যাপটিতে তিনটি উপাদান রয়েছে, একটি হল র্যান্ডম ভেরিয়েবলের নমুনা প্রক্রিয়াকরণ; পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্সের সেকেন্ডিস ফ্যাক্টরাইজেশন; এবং পরিচিত পরিসংখ্যান বিতরণের জন্য তৃতীয় ক্যালকুলেটর।
অ্যাপটি র্যান্ডম ভেরিয়েবলের অনেক নমুনা সংরক্ষণ করা এবং পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্স গণনা করা
র্যান্ডম ভেরিয়েবলের নমুনা প্রক্রিয়াকরণ
পিয়ারসনের মানদণ্ড ব্যবহার করে নমুনাটি স্বাভাবিক বা অভিন্নভাবে বিতরণ করা র্যান্ডম পরিবর্তনশীল কিনা তা পরীক্ষা করুন; এবং Kolmogorov-Smirnovr এর মানদণ্ড
নমুনার নির্ধারিত হিস্টোগ্রাম;
পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্স ফ্যাক্টরাইজেশনের জন্য দুটি পদ্ধতি প্রধান উপাদান এবং প্রধান কারণগুলি প্রয়োগ করে
ক্রমবর্ধমান সম্ভাব্যতা বা এলোমেলো পরিবর্তনশীল গণনা করা
ফলাফল ডেটা রপ্তানি এবং ইন্টারনেটের মাধ্যমে পাঠানো যেতে পারে
স্টোরেজ ডেটা ফলাফলের জন্য একটি ফোল্ডার তৈরি, মুছুন এবং নির্বাচন করুন
অনুমান, হিস্টোগ্রাম এলোমেলো সম্ভাব্যতা পরিসংখ্যানগত বন্টন পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্স ফ্যাক্টরাইজেশন প্রধান উপাদান ফ্যাক্টর
আপডেট করা হয়েছে
ডেভেলপার কীভাবে আপনার ডেটা সংগ্রহ এবং শেয়ার করে তা থেকেই নিরাপত্তা ব্যবস্থা কাজ করা শুরু করে। অ্যাপের ব্যবহার, কোন অঞ্চলে ব্যবহার করা হচ্ছে এবং ব্যবহারকারীর বয়সের ভিত্তিতে ডেটা গোপনীয়তা এবং সুরক্ষা ব্যবস্থা আলাদা হতে পারে। ডেভেলপার এই তথ্য প্রদান করেছেন এবং সময়ের সাথে সাথে তা আপডেট করতে পারে।
অ্যাপ সহায়তা
ডেভেলপার সম্পর্কে
Ivan Zdravkov Gabrovski
ivan_gabrovsky@yahoo.com
жк.Младост 1 47 вх 1 ет. 16 ап. 122
1784 общ. Столична гр София
Bulgaria
undefined
