Tables statistiques avancées pour Pocket PC Les tables statistiques avancées vous permettent de calculer le PDF, le CDF et le CDF inverse de 12 distributions de probabilité avec ...
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Tables statistiques avancées pour Pocket PC Classement & Résumé

Tables statistiques avancées pour Pocket PC Mots clés

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Tables statistiques avancées pour Pocket PC La description

Tables statistiques avancées fournit aux utilisateurs la possibilité de calculer PDF, CDF et CDF inverse pour une variété de distributions de probabilité directement sur leur périphérique PC de poche, y compris la normale (gaussienne), l'étudiant de T, F, Chi-Square , exponentiel, bêta, gamma, poisson, binôme, binôme négatif, géométrique et hypergeométrique. Ce qui définit les tables statistiques avancées à l'exception des programmes similaires est son interface utilisateur intuitive et son calcul inverse de CDF utilisé de manière approfondie pour le test d'hypothèse. La plage d'applications possibles des tables statistiques avancées est pratiquement illimitée, telle que la conception d'expériences, des statistiques d'ingénierie, Analyse, biostatistique, recherche clinique, calculs de probabilité pour les loteries et les opérations de jeu. Caractéristiques: PDF, CDF et calculs de CDF inverse pour 12 distributions de probabilité; Historique du calcul; des décimales configurables pour les résultats de calcul; N'oubliez pas le dernier type de distribution et de calcul (PDF, CDF ou CDF inverse); Police grecque intégrée. Distributions soutenues 1. Distribution continue Distribution normale - La distribution normale, également appelée la distribution gaussienne, est une famille importante de distributions de probabilité continues, applicables dans de nombreux domaines. Chaque membre de la famille peut être défini par deux paramètres, emplacement et échelle: la et l'écart type , respectivement. La distribution normale standard est la distribution normale avec une moyenne de zéro et une variance d'une. T Distribution T - La distribution T de l'élève est une distribution de probabilité qui survient dans le problème de l'estimation de la moyenne d'une population normalement distribuée lorsque la taille de l'échantillon est petite. C'est la base des tests T populaires de l'étudiant pour la signification statistique de la différence entre deux moyens d'échantillonnage et des intervalles de confiance pour la différence entre deux moyens de population. F Distribution - La distribution F est une distribution à droite utilisée le plus souvent dans l'analyse de la variance (c'est-à-dire Anoova et Manov). La distribution F est un rapport entre deux distributions chi-carrées divisées par leur degré de liberté respectif et une distribution spécifique F est désignée par les degrés de liberté pour le chi-carré Numérateur 1 et les degrés de Liberté pour le dénominateur Chi-Square 2 . Distribution de Chi-Square - La distribution chi-carrée est l'une des distributions de probabilité théoriques les plus utilisées dans des statistiques inférentielles, c'est-à-dire des tests statistiques de signification. La distribution Chi-Square a un paramètre, ses degrés de liberté . Il a un biais positif; La brochette est moins avec plus de degrés de liberté. À mesure que le degré de liberté augmente, la distribution Square Chi s'approche une distribution normale. La moyenne d'une distribution chi-carrée est son degré de liberté . Distribution exponentiatio - Les distributions exponentielles sont une classe de distribution de probabilité continue. Ils sont souvent utilisés pour modéliser l'intervalle de temps entre des événements indépendants qui se produisent à un taux moyen constant. La distribution exponentielle est la seule distribution aléatoire continue sans mémoire. Distribution Beta - La distribution bêta résulte d'une transformation de la distribution F et est généralement utilisée pour modéliser la distribution des statistiques de commande. Étant donné que la distribution bêta est délimitée des deux côtés, elle est souvent utilisée pour représenter des procédés avec des limites inférieure et supérieure naturelles. Gamma Distribution - La distribution gamma est une famille à deux paramètres de distributions de probabilité continues. Il a un paramètre de forme et un paramètre d'échelle . Si k est un entier, la distribution représente la somme des variables aléatoires réparties de manière exponentielle, chacune d'entre elles . 2. DISTRIBUTION DISCRETE Distribution de Poisson - La distribution de Poisson est une distribution de probabilité discrète qui exprime la probabilité qu'un certain nombre d'événements se produisent dans une période déterminée si ces événements se produisent avec une fréquence moyenne connue et sont indépendants de l'époque depuis le dernier événement. Distribution binomiale - La distribution binomiale est une distribution de probabilité discrète qui exprime le nombre de succès dans une séquence de N indépendants oui / non, chacun rapporte le succès avec probabilité p . Une telle expérience oui / non est également appelée expérience Bernoulli ou Essai de Bernoulli. En fait, lorsque N = 1, la distribution binomiale est une distribution de Bernoulli. Distribution négative-binomiale - La distribution négative-binomiale est une distribution de probabilité discrète qui exprime le nombre d'essais requis pour obtenir le succès R . Chacun des essais indépendants donne du succès avec la probabilité p. Distribution géométrique - La distribution géométrique est une distribution de probabilité discrète qui exprime le nombre d'essais Bernoulli, la probabilité de succès de P, nécessaire pour obtenir un succès. Distribution hypergéométrique - La distribution hypergéométrique est une distribution de probabilité discrète. Supposons qu'une population ou une collection consiste en un nombre fini d'éléments, disons n , et il existe des éléments m de type 1 et les éléments restants NM Sont de type 2. Supposons que n Les éléments soient dessinés au hasard sans remplacement et désignent par x Nombre d'éléments de type 1 dessinés. Ensuite, X suit la distribution hypergéométrique.

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