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

Erweiterte statistische Tabellen für Pocket PC Stichworte

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Erweiterte statistische Tabellen für Pocket PC Beschreibung

Erweiterte statistische Tabellen stellt den Benutzern die Möglichkeit zur Berechnung von PDF, CDF und Inverse CDF für eine Vielzahl von Wahrscheinlichkeitsausschüttungen direkt auf ihrem Pocket-PC-Gerät, einschließlich normaler (Gaußer), T, F, Chi-Square , Exponential, Beta, Gamma, Poisson, Binomial, negativer Binomial, geometrisch und hypergomisch. Was fortgeschrittene statistische Tabellen neben ähnlichen Programmen unterscheidet, ist die intuitive Benutzeroberfläche und die inverse CDF-CDF-Berechnung, die ausführlich für den Hypothese-Test verwendet wird. Das Angebot an möglichen Anwendungen fortgeschrittener statistischer Tische ist nahezu unbegrenzt, beispielsweise der Gestaltung von Experimenten, Engineering Statistiken, finanziell Analyse, Biostatistik, klinische Forschung, Wahrscheinlichkeitsberechnungen für Lotterien und Glücksspiele. Merkmale: PDF, CDF- und Inverse CDF-Berechnungen für 12 Wahrscheinlichkeitsverteilungen; Berechnung der Berechnung; konfigurierbare Dezimalstellen für Berechnungsergebnisse; Erinnern Sie sich bei der letzten Verteilung und Berechnungstyp (PDF, CDF oder Inverse CDF); eingebettete griechische Schrift. 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 und der 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-Verteilung 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 durch ihren jeweiligen Freiheitsgrad geteilten Chi-Quadrat-Verteilungen, und eine bestimmte F-Verteilung wird von den Freiheitsgraden für den Zähler Chi-Quadrat 1 und den Grad von bezeichnet Freiheit für den Nenner Chi-Quadrat 2 . Chi-Quadrat-Verteilung - 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 der Grad an Freiheitsgrad . exponentiale 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 Bestellstatistik verwendet. Da die Betaverteilung auf beiden Seiten begrenzt ist, wird es häufig zur Darstellung von Prozessen mit natürlichen unteren und oberen Grenzwerten verwendet. Gamma-Verteilung - Die Gamma-Verteilung ist eine Zwei-Parameterfamilie von kontinuierlichen Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Es hat einen Formparameter und einen Skalenparameter . Wenn k eine Ganzzahl ist, stellt die Verteilung die Summe von k exponentiell verteilten Randivitätsvariablen dar, von denen jeder mittlerweile ist . 2. Diskrete Verteilung Poisson-Verteilung - Die Poisson-Verteilung ist eine diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilung, die die Wahrscheinlichkeit einer Anzahl von Ereignissen ausdrückt, die in einem festen Zeitraum auftreten, wenn diese Ereignisse mit einer bekannten Durchschnittsrate auftreten und sind unabhängig von der Zeit seit dem letzten Ereignis. Binomialverteilung - Die Binomialverteilung ist eine diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilung, die die Anzahl der Erfolge in einer Reihenfolge von n unabhängigen JA / NO-Experimenten ausdrückt, von denen jeder Erfolg ergibt mit Wahrscheinlichkeit p . Ein solches Ja / Nein-Experiment wird auch als Bernoulli-Experiment oder Bernoulli-Testberatung bezeichnet. Wenn in der Tat n = 1, ist die Binomialverteilung eine Bernoulli-Verteilung. Negativ-Binomialverteilung - Die negative Binomialverteilung ist eine diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilung, die die Anzahl der Versuche zum Ausdruck bringt, die zum Erhalt von R Erfolg erforderlich ist. 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 den verbleibenden nm sind vom Typ 2. Angenommen, N-Elemente werden zufällig ohne Ersatz gezogen und mit x die Anzahl der gezogenen Elemente des Typs 1 angeben. Dann folgt x eine hypergeometrische Verteilung.

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