Learn Statistics

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앱 정보

► 통계 실험 데이터 또는 실제 연구의 주어진 집합에 대한 정량화 모델, 표현 및 시놉시스를 사용하는 수학적 분석의 한 형태이다. 통계 연구 방법론 수집, 검토, 분석 및 데이터로부터 결론을 도출한다. 통계적 방법은 평균, 회귀 분석, 비대칭도, 첨도, 분산 및 variance.✦의 분석을 포함

  【이 응용 프로그램에서 다루는 내용은 다음과 같습니다】

⇢ 조정 R 제곱

분산의 ⇢ 분석

⇢ 산술 평균

⇢ 산술 중간

⇢ 산술 모드

⇢ 산술 범위

⇢ 막대 그래프

⇢ 최고의 포인트 평가

⇢ 베타 배포

⇢ 이항 분포

⇢ 블랙 - 숄즈 모델

⇢ 박스 플롯

⇢ 중심 극한 정리

⇢ 체비 세프의 정리

⇢ 카이 제곱 분포

⇢ 카이 제곱 테이블

⇢ 원형 순열

⇢ 클러스터 샘플링

⇢ 코헨의 카파 계수

⇢ 조합

교체와 ⇢ 조합

⇢ 비교 그래프

⇢ 연속 균일 한 분포

⇢ 누적 빈도

변화의 ⇢ 공동 효율적

⇢ 상관 공동 효율적

⇢ 누적 플롯

⇢ 누적 포아송 분포

⇢ 데이터 수집

⇢ 설문 설계

⇢ 관측

⇢ 사례 연구 방법

⇢ 데이터 패턴

⇢ 분위 통계

⇢ 도트 플롯

⇢ 지수 분포

⇢ F 배포

⇢ F 시험 표

⇢ 계승

⇢ 주파수 분배

⇢ 감마 분포

⇢ 기하 평균

⇢ 기하학적 확률 분포

⇢ 적합도

⇢ 그랜드 평균

⇢ Gumbel와 배포

⇢ 조화 평균

⇢ 고조파 번호

⇢ 고조파 공진 주파수

⇢ 히스토그램

⇢ 초기 하 분포

⇢ 구간 추정

⇢ 역 감마 분포

⇢ 콜 모고 로프 스 미르 노프 테스트

⇢ 첨도

⇢ 라플라스 분포

⇢ 선형 회귀

⇢ 로그 감마 분포

⇢ 로지스틱 회귀

⇢ Mcnemar 테스트

편차를 평균 ⇢

⇢ 차이를 의미

⇢ 다항 분포

⇢ 음 이항 분포

⇢ 포아송 분포

⇢ 전력 계산기

⇢ 확률

⇢ 확률 첨가제 정리

⇢ 확률 곱셈 정리

⇢ 확률 베이 즈 정리

⇢ 확률 밀도 함수

⇢ 공정 능력 (CP) 및 프로세스 성능 (PP)

⇢ 프로세스 시그마

⇢ 차 회귀 방정식

⇢ 질적 데이터 대 정량적 데이터

⇢ 분위 편차

엄지 손가락의 ⇢ 범위 규칙

⇢ 레일리 배포

⇢ 회귀 절편 신뢰 구간

⇢ 상대 표준 편차

⇢ 신뢰성 계수

⇢ 필요한 표본 크기

⇢ 잔류 분석

사각형의 ⇢ 잔류 합

⇢ 제곱 평균

⇢ 샘플 계획

⇢ 샘플링 방법

⇢ 산점도

⇢ 섀넌 위너 다양성 지수

잡음비 신호 ⇢

⇢ 단순 무작위 표본 추출

⇢ 왜도

⇢ 표준 편차

⇢ 표준 오차 (SE)

⇢ 표준 일반 테이블

⇢ 통계 학적으로 유의

⇢ 공식

⇢ 표기법

⇢ 줄기와 잎 플롯

⇢ 층화 추출법

⇢ 학생 T 테스트

광장의 ⇢ 합

⇢ T-배포 표

티 (83)를 지수 회귀 ⇢

⇢ 변환

⇢ 트림 평균

⇢ 유형 I & II 오류

⇢ 분산

⇢ 벤 다이어그램

많은 수의 ⇢ 약한 법

⇢ Z 테이블

새로운 기능

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