Tabelas estatísticas avançadas para palm Tabelas Estatísticas Avançadas Permite calcular o PDF, CDF e CDF invertido de 12 distribuições de probabilidade com ...
Baixe Agora

Tabelas estatísticas avançadas para palm Classificação e resumo

Tabelas estatísticas avançadas para palm Tag

inverso-dct. Texto inverso Inverso Calcule a probabilidade Distribuições de probabilidade distribuições loop inverso Perspectiva inversa Cdf. Problema inverso funções inversas

Tabelas estatísticas avançadas para palm Descrição

Resumo do Produto: Tabelas estatísticas avançadas fornecem aos usuários a oportunidade de calcular PDF, CDF e CDF invertido para uma variedade de distribuições de probabilidade diretamente em seu dispositivo Palm, incluindo Normal (Gaussian), T, F, Qui-quadrado, Exponencial, Beta, Gama, Poisson , binomial, binomial negativo, geométrico e hipergeométrico. O que define tabelas estatísticas avançadas, além de programas semelhantes é a sua interface de usuário intuitiva e o cálculo do CDF inverso que está sendo usado extensivamente para teste de hipóteses. Além de respostas convenientes e sólidas rápidas, uma prática referência rápida em intervalos de parâmetros e aplicações também é incorporada para qualquer pessoa fazendo cálculos estatísticos. A gama de possíveis aplicações de tabelas estatísticas avançadas é virtualmente ilimitada, como design de experimentos, estatísticas de engenharia, análise financeira, bioestatística, pesquisa clínica, cálculos de probabilidade para operações de loterias e jogos de azar. Recursos: PDF, CDF e cálculos de CDF inversa para 12 distribuições de probabilidade; Ajuda on-line incorporada de intervalos de parâmetros e aplicativos; Histórico de cálculo; Teclado de dígito pop-up conveniente; Lugares decimais configuráveis para resultados de cálculo; Fonte grega incorporada, não precisa de um arquivo de fonte externo. Screenshots: Distribuições suportadas 1. Distribuição Contínua Distribuição normal - a distribuição normal, também chamada de distribuição Gaussiana, é uma importante família de distribuições de probabilidade contínua, aplicável em muitos campos. Cada membro da família pode ser definido por dois parâmetros, localização e escala: a média e desvio padrão , respectivamente. A distribuição normal padrão é a distribuição normal com uma média de zero e uma variação de um. T Distribuição - A distribuição T do aluno é uma distribuição de probabilidade que surge no problema de estimar a média de uma população normalmente distribuída quando o tamanho da amostra é pequeno. É a base dos testes t estudantis populares para o significado estatístico da diferença entre dois meios de amostra, e para intervalos de confiança para a diferença entre dois meios populacionais. F Distribuição - A distribuição F é uma distribuição à direita usada mais comumente na análise de variância (isto é, Anova e Manova). A distribuição F é uma proporção de duas distribuições qui-quadradas divididas pelo respectivo grau de liberdade, e uma distribuição específica de F é denotada pelos graus de liberdade para o numerador Chi-quadrado 1 e os graus de liberdade para o qui-quadrado do denominador 2. Distribuição qui-quadrado - A distribuição do qui-quadrado é uma das distribuições de probabilidade teóricas mais utilizadas em estatísticas inferenciais, isto é, em testes de significância estatística. A distribuição qui-quadrado tem um parâmetro, seus graus de liberdade . Tem um distrito positivo; O inclinação é menos com mais graus de liberdade. Como o grau de aumento da liberdade, a distribuição quadrada do Chi se aproxima de uma distribuição normal. A média de uma distribuição qui-quadrado é o seu grau de liberdade . Distribuição Exponentioal - As distribuições exponenciais são uma classe de distribuição de probabilidade contínua. Eles são frequentemente usados para modelar o intervalo de tempo entre eventos independentes que acontecem a uma taxa média constante. A distribuição exponencial é a única distribuição aleatória sem memória contínua. Distribuição Beta - A distribuição beta surge de uma transformação da distribuição F e é normalmente usada para modelar a distribuição de estatísticas de ordem. Como a distribuição beta é limitada em ambos os lados, é frequentemente usada para representar processos com limites inferiores e superiores naturais. Distribuição Gamma - A Distribuição Gama é uma família de dois parâmetros de distribuições de probabilidade contínua. Tem um parâmetro de forma e um parâmetro de escala . Se k é um inteiro, a distribuição representa a soma de K variáveis aleatórias distribuídas exponencialmente, cada uma das quais significa . 2. Distribuição discreta Distribuição Poisson - A Distribuição Poisson é uma distribuição de probabilidade discreta que expressa a probabilidade de um número de eventos que ocorrem em um período fixo de tempo se esses eventos ocorrerem com uma taxa média conhecida , e são independentes do tempo desde o último evento. Distribuição binomial - A distribuição binomial é uma distribuição de probabilidade discreta que expressa o número de sucessos em uma sequência de n independentes Sim / Não experimentos, cada um dos quais produz sucesso com probabilidade p. Tal experimento sim / não é também chamado de experimento Bernoulli ou julgamento de Bernoulli. De fato, quando n = 1, a distribuição binomial é uma distribuição de Bernoulli. Distribuição negativa-binomial - A distribuição negativa-binomial é uma distribuição de probabilidade discreta que expressa o número de ensaios necessários para obter sucesso. Cada um dos ensaios independentes produz sucesso com a probabilidade p. Distribuição geométrica - A distribuição geométrica é uma distribuição de probabilidade discreta que expressa o número de ensaios de Bernoulli, com probabilidade de sucesso de P, necessária para obter um sucesso. Distribuição hipergeométrica - A distribuição hipergeométrica é uma distribuição de probabilidade discreta. Suponha que uma população ou coleção consista a um número finito de itens, digamos n, e há m itens do tipo 1 e os itens nm restantes são do tipo 2. Suponha que n Itens são desenhados aleatoriamente sem substituição, e denotar por x o número de itens do tipo 1 que são desenhados. Então X segue a distribuição hipergeométrica.

Tabelas estatísticas avançadas para palm Software Relacionado