Learn Statistics

Intelitech

Ietver reklāmas

Par šo lietotni

► Statistika ir veids matemātiskā analīze, kas izmanto skaitliskus modeļus, pārstāvniecības un konspektus konkrētā kopumu eksperimentālo datu vai reālās dzīves pētījumiem. Statistika pētījumi metodoloģijas, lai savāktu, pārskatīt, analizēt un izdarīt secinājumus no datiem. Daži statistikas pasākumi ietver domāju, regresijas analīzi, asimetriju, ekscesa koeficientu, dispersiju un analīzi variance.✦

  【Tēmām šajā App ir uzskaitīti zemāk】

⇢ koriģētā R-kvadrātā

⇢ Analysis of Variance

⇢ aritmētisko Mean

⇢ aritmētisko Median

⇢ Aritmētiski Mode

⇢ Aritmētiski Range

⇢ Bar Graph

⇢ Best Point novērtēšana

⇢ Beta Distribution

⇢ Binomiālā Distribution

⇢ Black-Scholes modelis

⇢ Box Zemes

⇢ Centrālā robežteorēma

⇢ Chebyshev teorēma

⇢ Chi kvadrātā Distribution

⇢ Chi Squared tabula

⇢ Circular permutāciju

⇢ Cluster izlases

⇢ Koena kappa koeficients

⇢ Kombinācija

⇢ Kombinācija ar nomaiņu

⇢ salīdzināšana gabali

⇢ Continuous Uniform Distribution

⇢ kopējais biežums

⇢ Co-efektīva variācijas

⇢ korelācijas koeficienta

⇢ Kumulatīvais gabali

⇢ kumulatīvais Puasona Distribution

⇢ datu vākšana

⇢ Anketa Projektēšana

⇢ Observation

⇢ Case Study metode

⇢ Datu Patterns

⇢ deciliem statistika

⇢ Dot Plot

⇢ Eksponenciālā izplatīšana

⇢ F sadalījumu

⇢ F Test Table

⇢ Faktoriāls

⇢ Frequency Distribution

⇢ Gamma Distribution

⇢ Geometric Mean

⇢ Ģeometriskā varbūtības sadalījums

⇢ līknes derīguma

⇢ Grand Mean

⇢ Gumbel Distribution

⇢ Harmonic Mean

⇢ Harmonic skaits

⇢ Harmonic rezonanses frekvenci

⇢ histogrammas

⇢ hiperģeometrisko sadalījumu

⇢ intervāls novērtēšana

⇢ Inverse Gamma Distribution

⇢ Kolmogorova Smirnov Test

⇢ ekscesa koeficientu

⇢ Laplasa Distribution

⇢ lineārās regresijas

⇢ Log Gamma sadalījums

⇢ loģiskās regresijas

⇢ Mcnemar tests

⇢ vidējās vērtības novirze

⇢ līdzekļi Difference

⇢ MULTINOMIAL Distribution

⇢ Negatīvs Binomiālā Distribution

⇢ Puasona Distribution

⇢ Power Calculator

⇢ Varbūtība

⇢ varbūtība Piedeva Theorem

⇢ varbūtība Reizināmos Theorem

⇢ varbūtība Bayes Theorem

⇢ iespējamības blīvuma funkcijas

⇢ Process spējas (Cp) & Process Performance (PP)

⇢ Process Sigma

⇢ Kvadrātvienādojums regresijas Equation

⇢ kvalitatīvie dati Vs kvantitatīvus datus

⇢ kvartiļu Deviation

⇢ Range īkšķis

⇢ Rayleigh Distribution

⇢ regresijas krustpunkts Confidence Interval

⇢ relatīvā standarta novirze

⇢ ticamības koeficients

⇢ vajadzīgais izlases lielums

⇢ Atlikušais analīze

⇢ atlikuma kvadrātu summu

⇢ Root Mean Square

⇢ Sample plānošana

⇢ paraugu ņemšanas metodes

⇢ Scatterplots

⇢ Shannon Wiener Dažādība indekss

⇢ signāla un trokšņa attiecība

⇢ nejaušas izlases

⇢ asimetriju

⇢ Standarta novirze

⇢ Standard Error (SE)

⇢ Standard normāls galds

⇢ Statistiskais nozīmīgums

⇢ Formulas

⇢ Apzīmējumi

⇢ Stublājs un Leaf Plot

⇢ Stratificētā paraugu ņemšana

⇢ Student T Test

⇢ summa Square

⇢ T-Distribution Table

⇢ Ti 83 eksponenciālās regresijas

⇢ Pārvērtības

⇢ Attīrīti Mean

⇢ Type I & II kļūdas

⇢ Dispersija

⇢ Venn diagramma

⇢ Vāja lielo skaitļu likumu

⇢ Z tabula

Jaunumi

- Privacy Policy Implemented