Advanced Time SeriesResearcher

ivan gabrovski

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Acerca de esta app

La aplicación Time Series Researcher está diseñada para almacenar (editada, eliminada, renombrada) una gran cantidad de muestras de variables aleatorias: series de tiempo. Para muestras de variables aleatorias se calculan y almacenan características estadísticas básicas como: - tamaño de la muestra; velocidades mínimas y máximas; - media aritmética de la muestra; - modo de la muestra; - mediana de la muestra; - cuartil inferior de la muestra; - cuartil superior de la muestra; - decil inferior de la muestra; - decil superior de la muestra; - desviación absoluta media de la muestra; - desviación estándar de la muestra - estimador sesgado(sin corregir); - desviación estándar de la muestra - estimador insesgado(corregido); - varianza muestral - estimador sesgado(sin corregir); - varianza muestral - estimador insesgado(corregido); - varianza del coeficiente de la muestra; - rango de varianza de la muestra; - rango intercuartil de la muestra; - rango intercilil de la muestra; - desviación cuartil de la muestra; - desviación decil de la muestra; - asimetría de la muestra; - muestra de curtosis; - comprobar que la asimetría cero se rechaza o no (muestra pequeña); - comprobar si se rechaza o no la curtosis cero (muestra pequeña); - distribución normal rechazada o no rechazada (muestra pequeña); - comprobar prueba m: asimetría cero rechazada o no rechazada (para muestras grandes); - comprobar prueba m: curtosis cero rechazada o no rechazada (para muestras grandes); - comprobar prueba m: distribución normal rechazada o no rechazada (para muestras grandes).
La aplicación junto con el cálculo de las características estadísticas básicas antes mencionadas tiene una verificación de distribuciones normales y uniformes según criterio de Pearson, cálculo de límites, de manera que el porcentaje de la población con una probabilidad dada cae sobre ellos. Esta aplicación cuenta con funciones para calcular autocorrelación y cinco predicciones de tipo de muestras de tipo serie temporal. La aplicación también tiene ayuda: fórmulas para calcular las características estadísticas mencionadas anteriormente.
Las muestras, los resultados de las características de procesamiento, la autocorrelación y la predicción de series temporales se pueden guardar en la base de datos (Sqlit). Las tablas con estos datos se pueden exportar para imprimir, por ejemplo, mediante el navegador Sqlit y enviarlas por Internet. Entonces la base de datos se puede almacenar en otros medios. Al iniciar la aplicación, ejecuta "init DB" (iniciar DB) desde el menú de actividad de inicio. Con la implementación de esta función se cobra una muestra sugerida.