Erweiterte statistische Tabellen für Palm Ermöglicht das Berechnen der PDF, CDF und inversen CDF von 12 Wahrscheinlichkeitsverteilungen mit ...
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Erweiterte statistische Tabellen für Palm Ranking & Zusammenfassung

Erweiterte statistische Tabellen für Palm Stichworte

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Erweiterte statistische Tabellen für Palm Beschreibung

Produktübersicht: Erweiterte statistische Tabellen bietet Benutzern die Möglichkeit, PDF, CDF und Inverse CDF für eine Vielzahl von Wahrscheinlichkeitsausschüttungen direkt auf ihrem Palm-Gerät zu berechnen, einschließlich normaler (Gaußer), dem T, F, Chi-Square, Exponential, Beta, Gamma, Poisson , binomial, negativer binomial, geometrisch und hypergomisch. Was fortgeschrittene statistische Tabellen neben ähnlichen Programmen unterscheidet, ist ihre intuitive Benutzeroberfläche und die inverse CDF-CDF-Berechnung, die für den Hypothesentest ausführlich verwendet wird. Neben schnell bequemen und festen Antworten ist auch eine praktische Kurzreferenz auf Parameterbereiche und Anwendungen auch für alle, die statistische Berechnungen tätig sind, eingebettet. Das Angebot an möglichen Anwendungen fortgeschrittener statistischer Tische ist nahezu unbegrenzt, wie beispielsweise Experimente, Engineeringstatistiken, Finanzanalyse, Biostatistik, klinische Forschung, Wahrscheinlichkeitsberechnungen für Lotterien und Glücksspielbetrieb. Merkmale: PDF-, CDF- und inverse CDF-Berechnungen für 12 Wahrscheinlichkeitsverteilungen; Eingebettete Online-Hilfe von Parameterbereiche und Anwendungen; Berechnungsgeschichte; Komfortable Popup-Digit-Tastatur; Konfigurierbare Dezimalstellen für Berechnungsergebnisse; Eingebettete griechische Schrift, keine externe Schriftartdatei benötigen. Screenshots: Unterstützte Distributionen. 1. Dauerverteilung Normale Verteilung - Die normale Verteilung, auch die Gaußsche Verteilung genannt, ist eine wichtige Familie von kontinuierlichen Wahrscheinlichkeitsverteilungen, die in vielen Bereichen anwendbar ist. Jedes Mitglied der Familie kann durch zwei Parameter, Standort und Maßstab definiert werden: die mittlere bzw. Standardabweichung . Die Standard-Normalverteilung ist die normale Verteilung mit einem Mittelwert von Null und einer Varianz von einem. T-Distribution - Die T-Distribution des Schülers ist eine Wahrscheinlichkeitsverteilung, die im Problem der Schätzung des Mittelwerts einer normalerweise verteilten Bevölkerung entsteht, wenn die Mustergröße klein ist. Es ist die Grundlage der t-Tests des Volkstudiums für die statistische Signifikanz der Differenz zwischen zwei Probenmitteln sowie für Vertrauensintervalle für den Unterschied zwischen zwei Bevölkerungsmitteln. F-Distribution - Die F-Distribution ist eine rechtsverriegelte Verteilung, die am häufigsten in der Analyse der Varianz (d. H. Anova und Manova) verwendet wird. Die F-Verteilung ist ein Verhältnis von zwei Chi-Quadrat-Distributionen, die durch ihren jeweiligen Freiheitsgrad geteilt werden, und eine bestimmte F-Verteilung wird von den Freiheitsgraden für den Nenner Chi-Square 1 und den Freiheitsgrade für den Denominator Chi-Quadrat bezeichnet 2. Chi-Quadrat-Distribution - Die Chi-Quadrat-Verteilung ist eine der am häufigsten verwendeten theoretischen Wahrscheinlichkeitsverteilungen in der Inferenzstatistik, d. H. In statistischen Signifikanztests. Die Chi-Quadrat-Verteilung hat einen Parameter, seine Freiheitsgrade . Es hat einen positiven Schrägsatz; Der Skew ist weniger mit mehr Freiheitsgraden. Wie der Grad der Freiheit erhöht, nähert sich die Chi-Quadrat-Verteilung einer normalen Verteilung. Der Mittelwert einer Chi-Quadrat-Verteilung ist sein Freiheitsgrad . Exponentioale Verteilung - Die exponentiellen Verteilungen sind eine Klasse der kontinuierlichen Wahrscheinlichkeitsverteilung. Sie werden häufig verwendet, um das Zeitintervall zwischen unabhängigen Ereignissen zu modellieren, die mit einer konstanten Durchschnittsrate erfolgen. Die exponentielle Verteilung ist die einzige fortlaufende speicherlose Zufallsverteilung. Beta-Verteilung - Die Beta-Verteilung ergibt sich aus einer Transformation der F-Verteilung und wird typischerweise zum Modellieren der Verteilung der Auftragsstatistik verwendet. Da die Beta-Verteilung auf beiden Seiten begrenzt ist, ist es oft für die Darstellung von Prozessen mit natürlichen unteren und oberen Grenzen verwendet. Gamma-Distribution - Die Gamma-Verteilung ist eine Zwei-Parameterfamilie von kontinuierlichen Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Es hat einen Formparameter und einen Skalenparameter . Wenn k eine ganze Zahl ist, dann stellt die Verteilung der Summe von k exponential Zufallsvariablen verteilt sind, von denen jeder mittlere aufweist. 2. diskrete Verteilung Poisson-Verteilung - Die Poisson-Verteilung ist eine diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilung, die die Wahrscheinlichkeit einer Anzahl von Ereignissen in einem festen Zeitraum zum Ausdruck bringt, wenn diese Ereignisse mit einer bekannten durchschnittlichen Rate auftreten und sind unabhängig von der Zeit seit der letzten Veranstaltung. Binomialverteilung - Die Binomialverteilung ist eine diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilung, die die Anzahl der Erfolge in einer Folge von n unabhängigen Ja / Nein-Experimenten ausdrückt, von denen jeder Erfolg mit der Wahrscheinlichkeit p ergibt. Ein solches Ja / Nein-Experiment wird auch als Bernoulli-Experiment oder Bernoulli-Testberatung bezeichnet. In der Tat, wenn n = 1, ist die Binomialverteilung eine Bernoulli-Verteilung. Negativ-Binomialverteilung - Die negative Binomialverteilung ist eine diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilung, die die Anzahl der Versuche ausdrückt, die erforderlich sind, um den Erfolg von R zu erhalten. Jede der unabhängigen Versuche ergibt Erfolg mit der Wahrscheinlichkeit p. Geometrische Verteilung - Die geometrische Verteilung ist eine diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilung, die die Anzahl der Bernoulli-Versuche mit der Erfolgswahrscheinlichkeit von P ausdrückt, um einen Erfolg zu erhalten. Hypergeometrische Verteilung - Die hypergeometrische Verteilung ist eine diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilung. Angenommen, eine Bevölkerung oder eine Bevölkerung besteht aus einer endlichen Anzahl von Artikeln, sagen n, und es gibt M-Elemente von Typ 1 und die verbleibenden NM-Elemente sind vom Typ 2 von Typ 2 von Artikeln von Typ 1, die gezogen werden. Dann folgt x hypergeometrische Verteilung.

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