Tables statistiques avancées pour Palm Les tables statistiques avancées vous permettent de calculer le PDF, le CDF et le CDF inverse de 12 distributions de probabilité avec ...
Télécharger maintenant

Tables statistiques avancées pour Palm Classement & Résumé

Tables statistiques avancées pour Palm Mots clés

inverse DCT texte inverse Inverse calculer la probabilité distributions de probabilité distributions boucle inverse Perspective inverse CDF Problème inverse Fonctions inverse

Tables statistiques avancées pour Palm La description

Présentation du produit: Les tables statistiques avancées fournissent aux utilisateurs la possibilité de calculer PDF, CDF et CDF inverse pour une variété de distributions de probabilité directement sur leur périphérique de paume, y compris la normale (gaussienne), l'étudiant T, F, le chi-carré, exponentiel, bêta, gamma, potason , binomial, binôme négatif, géométrique et hypergeométrique. Ce qui définit les tables statistiques avancées en dehors des programmes similaires est son interface utilisateur intuitive et son calcul inverse du CDF qui est largement utilisé pour le test d'hypothèse. En plus des réponses rapides pratiques et solides, une référence rapide pratique sur les plages de paramètres et les applications est également intégrée à quiconque faisant des calculs statistiques. La gamme d'applications possibles de tables statistiques avancées est pratiquement illimitée, telle que la conception d'expériences, statistiques d'ingénierie, analyse financière, 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; Aide en ligne embarquée de plages de paramètres et d'applications; Historique des calculs; Clavier approprié du chiffre popup; Des décimales configurables pour les résultats de calcul; Police grecque intégrée, pas besoin de fichier de police externe. Captures d'écran: Distributions pris en charge 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 moyenne et la déviation standard , respectivement. La distribution normale standard est la distribution normale avec une moyenne de zéro et une variance d'une. t Distribution - La distribution t de l'étudiant 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 asymétrique 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 respective et une distribution spécifique de 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. Chi-Square Distribution - La distribution de Chi-Square est l'une des distributions de probabilité théoriques les plus largement utilisées dans les statistiques inférentielles, c'est-à-dire des tests de signification statistique. 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 de Chi-Square est son degré de liberté . Distribution exponentielle - 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 bêta - La distribution bêta provient 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. Distribution gamma - 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 distribuées de manière exponentielle, chacune ayant une moyenne . 2. Distribution discrète Distribution de Poisson - La distribution de Poisson est une distribution de probabilité discrète qui exprime la probabilité d'un certain nombre d'événements survenant à une période déterminée si ces événements se produisent avec un taux moyen connu 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 expériences indépendantes oui / non, chacune donne au succès de la 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 r réussie. 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 y a des éléments de type 1 et les éléments NM restants sont de type 2. Supposons que n éléments sont dessinés au hasard sans remplacement et désignent par x le nombre d'éléments de type 1 qui sont dessinés. Puis x suit la distribution hypergéométrique.

Tables statistiques avancées pour Palm Logiciels associés