Pocket PC için Gelişmiş İstatistiksel Masalar Gelişmiş istatistiksel tablolar, 12 olasılık dağılımının PDF, CDF ve Ters CDF'yi hesaplamanızı sağlar ...
Şimdi İndirin

Pocket PC için Gelişmiş İstatistiksel Masalar Sıralama ve Özet

Pocket PC için Gelişmiş İstatistiksel Masalar Etiketler

ters Ters metin Ters olasılık hesaplamak Olasılık dağılımları dağıtım ters döngü Ters perspektif Cdf Ters problem ters fonksiyonlar

Pocket PC için Gelişmiş İstatistiksel Masalar Açıklama

Gelişmiş İstatistik Tabloları , kullanıcılara normal (Gaussian), öğrencinin T, F, ki-kare dahil olmak üzere Pocket PC cihazlarında doğrudan PCF, CDF ve Ters CDF'yi hesaplama fırsatı sunar. Üstel, beta, gama, poisson, binom, negatif binom, geometrik ve hipergometrik. Gelişmiş istatistiksel tabloları benzer programlardan ayrı setseler, hipotez testi için yaygın olarak kullanılan sezgisel kullanıcı arayüzü ve ters CDF hesaplamasıdır. Gelişmiş istatistik tablolarının olası uygulamalarının olası uygulamaları, deneylerin tasarımı, mühendislik istatistikleri, finansal Analiz, biyoistatistik, klinik araştırma, piyango ve kumar operasyonları için olasılık hesaplamaları. Özellikler: PDF, CDF ve 12 olasılık dağılımları için ters CDF hesaplamaları; hesaplama geçmişi; hesaplama sonuçları için yapılandırılabilir ondalık basamaklar; Son dağıtım ve hesaplama türünü (PDF, CDF veya Ters CDF) hatırlayın; Gömülü Yunan yazı tipi. Desteklenen Dağılımlar 1. Sürekli dağılım Normal dağılım - Gauss dağılımı olarak da adlandırılan normal dağılım, birçok alanda uygulanabilecek sürekli bir sürekli olasılık dağılımının bir ailesidir. Ailenin her bir üyesi iki parametre, konum ve ölçekle tanımlanabilir: sırasıyla ve standart sapma , sırasıyla. Standart normal dağılım, ortalama sıfıra sahip normal dağılımdır ve birinin bir varyansıdır. t Dağılımı - Öğrencinin T-dağılımı, numune boyutu küçük olduğunda normal olarak dağıtılmış bir popülasyonun ortalamasını tahmin etme probleminde ortaya çıkan bir olasılık dağılımıdır. İki örnek aracı arasındaki farkın istatistiksel olarak önemi için popüler öğrencinin t-testlerinin temelidir ve iki nüfus arasındaki fark için güven aralıkları için. F dağılımı - F dağılımı, en yaygın olarak varyans analizi (yani ANOVA ve MANOVA) kullanılan sağdaki bir dağılımdır. F dağılımı, ilgili özgürlük derecelerine bölünmüş iki ki-kare dağılımın bir oranıdır ve belirli bir F dağılımı, Numarator ki-kare 1 ve derecelerinin özgürlüğü derecelerine göre gösterilir. Korominatör K. Kare 2 için özgürlük. ki-kare dağılımı - Ki-kare dağılımı, çıkarımsal istatistiklerde, yani istatistiksel anlamlılık testlerinde en yaygın kullanılan teorik olasılık dağılımlarından biridir. Ki-kare dağılımının bir parametresine, özgürlük derecelerine sahiptir . Olumlu bir çarpık var; eğri daha fazla özgürlük derecesi ile daha azdır. Özgürlük derecesi arttıkça, Chi kare dağılımı normal bir dağılıma yaklaşıyor. Ki-kare dağılımın ortalaması, özgürlük derecesidir . Ekstronentioal dağılımı - Üstel dağılımlar sürekli olasılık dağılımının bir sınıfıdır. Sık sık, sürekli ortalama bir oranda gerçekleşen bağımsız olaylar arasındaki zaman aralığını modellemek için kullanılırlar. Üstel dağılım tek sürekli hafızasız rastgele dağılımdır. beta dağılımı - Beta dağılımı, F dağılımının bir dönüşümünden kaynaklanır ve genellikle sipariş istatistiklerinin dağılımını modellemek için kullanılır. Beta dağılımı her iki tarafta da sınırlandırıldığından, genellikle doğal alt ve üst sınırları olan işlemleri temsil etmek için kullanılır. Gama Dağılımı - Gama dağılımı, sürekli bir sürekli olasılık dağılımının iki parametreli bir ailesidir. Bir Şekil parametresi ve bir ölçek parametresi sahiptir. K, bir tamsayıysa, dağıtım, her biri anlamına gelen eki kaplanarak dağıtılmış rastgele değişkenlerin toplamını temsil eder. 2. Ayrık Dağılım Poisson Dağılımı - Poisson dağılımı, bu olaylar bilinen bir ortalama ortalama ortalama ortalama ortalama bir ortalama ortalama bir oranda meydana gelirse, sabit bir sürede meydana gelen bir dizi zamanın olasılığını ifade eden ayrık bir olasılık dağılımıdır ve son olaydan bu yana zamandan bağımsızdır. Binom dağılımı - Binom dağılımı, her biri başarı elde eden N bağımsız evet / hayır deneylerinde başarı sayısını ifade eden ayrık bir olasılık dağılımıdır. olasılıkla p . Böyle bir evet / hayır deneyi ayrıca Bernoulli Deneyi veya Bernoulli Denemesi olarak da bilinir. Aslında, n = 1, binom dağılımı bir Bernoulli dağılımıdır. Negatif-Binom Dağılımı - Negatif-Binom dağılımı, R başarı elde etmek için gereken denemelerin sayısını ifade eden ayrık bir olasılık dağılımıdır. Bağımsız denemelerin her biri olasılıkla başarı verir, s. Geometrik dağılım - Geometrik dağılım, Bernoulli denemelerinin sayısını ifade eden ayrı bir olasılık dağılımıdır; Hipergeometrik dağılım - Hipergeometrik dağılım, ayrı bir olasılık dağılımıdır. Bir nüfus veya koleksiyonun sonlu sayıda öğeden oluştuğunu varsayalım, n deyin ve Tip 1'in M öğeleri ve Kalan NM öğelerinin Tip 2. Diyelim ki, n öğelerin rastgele rastgele çizilir ve x tarafından çizilen Tip 1'in sayısının sayısını gösterir. Sonra x hipergeometrik dağılımı izler.

Pocket PC için Gelişmiş İstatistiksel Masalar İlgili Yazılım