Tabelle statistiche avanzate per Pocket PC Le tabelle statistiche avanzate consente di calcolare il PDF, il CDF e il CDF inverso di 12 distribuzioni di probabilità con ...
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Le tabelle statistiche avanzate forniscono agli utenti l'opportunità di calcolare il PDF, il CDF e il CDF inversore per una varietà di distribuzioni di probabilità direttamente sul proprio dispositivo Pocket PC, incluso Normal (Gaussian), T, F, Chi-Square , esponenziale, beta, gamma, poisson, binomiale, binomiale negativo, geometrico e ipergeometrico. Ciò che imposta le tabelle statistiche avanzate a parte i programmi simili è la sua intuitiva interfaccia utente e il calcolo dell'inversione del CDF e che viene ampiamente utilizzato per il test di ipotesi. La gamma di possibili applicazioni di tabelle statistiche avanzate è praticamente illimitata, come la progettazione di esperimenti, statistiche ingegneristiche, finanziarie Analisi, Biostatistica, Ricerca clinica, calcoli di probabilità per letterie e operazioni di gioco d'azzardo. Caratteristiche: PDF, CDF e calcoli CDF inversi per 12 distribuzioni di probabilità; Storia del calcolo; Posizioni decimali configurabili per i risultati del calcolo; Ricorda l'ultimo tipo di distribuzione e calcolo (PDF, CDF o CDF inverso); Carattere greco incorporato. Distribuzioni supportate 1. Distribuzione continua Distribuzione normale - La distribuzione normale, chiamata anche la distribuzione gaussiana, è una famiglia importante di distribuzioni di probabilità continue, applicabile in molti campi. Ogni membro della famiglia può essere definito da due parametri, posizione e scala: la media e deviazione standard , rispettivamente. La distribuzione normale standard è la distribuzione normale con una media di zero e una varianza di una. T - La distribuzione T dello studente è una distribuzione di probabilità che deriva nel problema della stima della media di una popolazione normalmente distribuita quando la dimensione del campione è piccola. È la base dei T-test T Student Popular per il significato statistico della differenza tra due mezzi campione e per intervalli di confidenza per la differenza tra due mezzi di popolazione. FS Distribuzione - La distribuzione F è una distribuzione a destra usata più comunemente nell'analisi della varianza (I.e. ANOVA e MANOVA). La distribuzione F è un rapporto tra due distribuzioni Chi-Square divisa per il loro rispettivo grado di libertà, e una specifica distribuzione F è indicata dai gradi di libertà per il numeratore Chi-Square 1 e i gradi di Libertà per il denominatore Chi-Square 2 . Distribuzione di Chi-Square - La distribuzione Chi-Square è una delle distribuzioni teoriche più ampiamente utilizzate in statistiche inferenziali, cioè in test di significatività statistiche. La distribuzione CHI-Square ha un parametro, i suoi gradi di libertà . Ha un inclinazione positivo; L'inclinazione è meno con più gradi di libertà. Come aumento del grado di libertà, la distribuzione della piazza CHI si avvicina a una distribuzione normale. La media di una distribuzione Chi-Square è il suo grado di libertà . Distribuzione esponente - Le distribuzioni esponenziali sono una classe di distribuzione continua delle probabilità. Vengono spesso utilizzati per modellare l'intervallo di tempo tra eventi indipendenti che si verificano a un tasso medio costante. La distribuzione esponenziale è l'unica distribuzione casuale senza memoria continua. La distribuzione beta - La distribuzione beta deriva da una trasformazione della distribuzione F e viene in genere utilizzata per modellare la distribuzione delle statistiche dell'ordine. Poiché la distribuzione beta è delimitata su entrambi i lati, è spesso utilizzata per rappresentare i processi con limiti naturali inferiori e superiori. Gamma Distribuzione - La distribuzione GAMMA è una famiglia a due parametri di distribuzioni di probabilità continue. Ha un parametro forma e un parametro in scala . Se K è un numero intero, la distribuzione rappresenta la somma delle variabili casuali distribuite in modo esponenziale, ognuna delle quali è media . 2. Distribuzione discreta Distribuzione di Poisson - La distribuzione di Poisson è una distribuzione discreta di probabilità che esprime la probabilità di un numero di eventi che si verificano in un determinato periodo di tempo se questi eventi si verificano con un tasso medio noto , e sono indipendenti dal tempo dall'ultimo evento. Distribuzione binomiale - La distribuzione binomiale è una distribuzione di probabilità discreta che esprime il numero di successi in una sequenza di N indipendente Sì / Nessun esperimento, ciascuno dei quali produce il successo con probabilità P . Un tale esperimento sì / no è anche chiamato un esperimento di Bernoulli o un processo Bernoulli. Infatti, quando N = 1, la distribuzione binomiale è una distribuzione di Bernoulli. Distribuzione negativa-binomiale - La distribuzione negativa-binomiale è una distribuzione discreta di probabilità che esprime il numero di prove necessarie per ottenere il successo R . Ciascuno degli studi indipendenti produce successo con probabilità p. Distribuzione geometrica - La distribuzione geometrica è una distribuzione discreta di probabilità che esprime il numero di prove di Bernoulli, con la probabilità di successo di P, necessaria per ottenere un successo. Distribuzione ipergeometrica - La distribuzione ipergeometrica è una distribuzione discreta di probabilità. Supponiamo che una popolazione o una raccolta sia costituita da un numero finito di elementi, ad esempio N , e ci sono m elementi di tipo 1 e gli articoli NM rimanenti sono di tipo 2. Supponiamo che N gli articoli vengono disegnati a caso senza sostituzione e denotano x il numero di elementi di tipo 1 che vengono disegnati. Quindi X segue la distribuzione ipergeometrica.

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