Learn Statistics

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À propos de l'application

► Les statistiques est une forme d'analyse mathématique qui utilise des modèles quantitatifs, des représentations et des résumés pour un ensemble donné de données expérimentales ou des études de la vie réelle. Statistiques des méthodes d'études pour recueillir, examiner, analyser et tirer des conclusions à partir de données. Certaines mesures statistiques comprennent la moyenne, l'analyse de régression, dissymétrie, kurtosis, la variance et l'analyse des variance.✦

  【Les sujets traités dans cette application sont énumérés ci-dessous】

⇢ ajusté R-carré

Analyse de la variance ⇢

Moyenne arithmétique ⇢

Arithmétique médian ⇢

Arithmétique mode ⇢

Gamme Arithmétique ⇢

Bar Graph ⇢

Best Point Estimation ⇢

Beta distribution ⇢

Distribution binomiale ⇢

Modèle Black-⇢ Scholes

Parcelles Box ⇢

Théorème de la limite ⇢ centrale

Le théorème de Chebyshev ⇢

Chi-carré ⇢ distribution

Chi Squared Table ⇢

Circulaire Permutation ⇢

⇢ échantillonnage de cluster

Le coefficient kappa de Cohen ⇢

Combinaison ⇢

Combinaison avec le remplacement ⇢

La comparaison des parcelles ⇢

Distribution uniforme continu ⇢

Fréquence cumulative ⇢

Co-efficace ⇢ de variation

Co-corrélation ⇢ efficace

Cumulatifs parcelles ⇢

Distribution de Poisson cumulative ⇢

Collecte de données ⇢

Questionnaire Design ⇢

Observation ⇢

Étude de cas Méthode ⇢

Modèles de données ⇢

Statistiques Déciles ⇢

Dot Plot ⇢

Distribution Exponentielle ⇢

Répartition F ⇢

⇢ F Table de test

⇢ factoriel

Répartition de fréquence ⇢

Gamma distribution ⇢

Moyenne géométrique ⇢

Probabilité géométrique Répartition ⇢

Qualité de l'ajustement ⇢

Moyenne globale ⇢

Répartition Gumbel ⇢

Moyenne harmonique ⇢

Nombre harmonique ⇢

Fréquence de résonance harmonique ⇢

⇢ histogrammes

Hypergéométrique ⇢

Estimation Intervalle ⇢

Gamma distribution inverse ⇢

Kolmogorov Smirnov test ⇢

Kurtosis ⇢

Laplace distribution ⇢

⇢ régression linéaire

Log Gamma distribution ⇢

Régression logistique ⇢

McNemar test ⇢

Déviation moyenne ⇢

Moyens différence ⇢

Répartition Multinomial ⇢

⇢ Distribution binomiale négative

Distribution de Poisson ⇢

Power Calculator ⇢

Probabilité ⇢

Probabilité de théorème ⇢ additif

Probabilité Théorème multiplicatif ⇢

Probabilité Théorème de Bayes ⇢

Densité de probabilité Fonction ⇢

Capacité de traitement ⇢ (Cp) et la performance des processus (Pp)

⇢ Procédé Sigma

L'équation de régression quadratique ⇢

Données qualitatives Vs ⇢ données quantitatives

Quartile Déviation ⇢

Range Règle ⇢ Pouce

Répartition ⇢ Rayleigh

Régression Intercept confiance ⇢ Intervalle

Écart type relatif ⇢

Fiabilité Coefficient ⇢

Taille requise ⇢ échantillon

L'analyse des résidus ⇢

Somme des carrés ⇢ résiduel

Root Mean Square ⇢

Planification de l'échantillon ⇢

⇢ Méthodes d'échantillonnage

Les diagrammes de dispersion ⇢

Shannon Wiener diversité ⇢ Index

⇢ Signal to Noise Ratio

L'échantillonnage aléatoire simple ⇢

asymétrie ⇢

Ecart type ⇢

Erreur type ⇢ (SE)

Table normale standard ⇢

Signification statistique ⇢

formules ⇢

⇢ Notations

Tiges et à feuilles ⇢ Terrain

⇢ échantillonnage stratifié

Test T Student ⇢

Somme de la place ⇢

⇢ Tableau T-Distribution

Ti 83 ⇢ Régression Exponentielle

Transformations ⇢

Mean ⇢ Entretenu

Type I & ⇢ II Erreurs

Écart ⇢

Diagramme de Venn ⇢

Loi faible des ⇢ grands nombres

⇢ table de Z
Date de mise à jour
19 oct. 2018

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