Statistik :: Ziegenimation. Statistik :: PointElimation ist ein Perl-Modul zum Berechnen von Vertrauensintervallen in der Parameterschätzung.
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Statistik :: Ziegenimation. Ranking & Zusammenfassung

Statistik :: Ziegenimation. Stichworte

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Statistik :: Ziegenimation. Beschreibung

Statistiken :: Ziegenimation ist ein Perl-Modul zum Berechnen von Vertrauensintervallen in der Parameterschätzung. Statistik :: Ziegenmodulation ist ein Perl-Modul zum Berechnen von Konfidenzintervallen in der Parameterschätzung mit dem T-Verteiler des Studenten. ; mein @ r = (); für ($ i = 1; $ iset_ssignificance (95); #set die Bedeutung (Vertrauen) Ebene auf 95% $ stat-> add_data (@r); $ stat-> output_confidence_interval (); #Output Summary $ stat-> druck_confidence_interval (); #Output Der Daten-Hash im Zusammenhang mit der Konfidenzintervallschätzung #Die folgt ist das gleiche wie $ stat-> output_confendensive_interval (); drucken "Zusammenfassung von den beobachteten Werten der Probe: n"; drucken "Tsample Size =", $ stat-> count (), ", grad der freiheit =", $ stat-> df (), "n"; drucken "tmean =", $ stat-> mittlere (), ", variant =", $ stat- > Varianz (), "n"; drucken "Tstandardabweichung =", $ stand-> standard_deviation (), ", standards error =", $ stat-> standard_error (), "n"; drucken "t die Schätzung des Mittelwert ist ", $ stat-> mittlere ()," +/- ", $ stat-> delta ()," nt "," oder (", $ stat-> tiefer_clm ()," to ", $ stat- > Upper_clm, ") mit", $ stat-> Signifikanz, "% der Conventrencen"; drucken "t t-statistic = t =", $ stat-> t_statistic (), ", prob> | t | =", $ STAT-> T_PROB (), "N"; #Example für Statistik :: Pointestimation :: Ausreichend Nutzen streng; verwenden Sie Statistiken :: PointItima tion; meine ($ zählen, $ mittlere, $ varianz) = (30.3.996.1.235); Meine $ stat = neue statistik :: zaustimation :: ausreichend; $ stat-> set_ssignifement (99); $ stat-> load_data ($ zählen, $ mittlere, $ varianz); $ stat-> output_confidence_interval (); $ stat-> set_significance (95); $ stat-> output_confidence_interval (); Statistiken :: PointItimationThis-Modul ist eine Unterklasse der Statistik :: Descriptive :: voll. Es verwendet T-Distribution zur Punktschätzung, vorausgesetzt, die Daten sind normalerweise verteilt oder die Probengröße ist ausreichend groß. Es überschreibt die Methode ADD_DATA () in der Statistik: beschreibend, um das Konfidenzintervall mit dem angegebenen Signifikanzniveau zu berechnen (Standardeinstellung beträgt 95%). Es berechnet auch die T-Statistik = t und prob> | T | Im Falle einer Hypothesenprüfung der gepaarten T-Tests.Statistik :: Pointestimation :: Das ausreichende Modul ist eine Unterklasse der Statistik :: Ziegenimation. Anstatt die echten Datenpunkte als Input einzunehmen, berechnet sie die Konfidenzintervalle basierend auf den ausreichenden Statistiken und der eingegebenen Probengröße. Um dieses Modul zu verwenden, müssen Sie die Probengröße, das Muster bedeuten, und die Probenabweichung in die Funktion load_data () bestehen. Die Ausgabe ist genau das Gleiche wie die Statistiken :: Pointestimation-Modul.Virequirements: · Perl-Anforderungen: · Perl.

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