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►統計是數學分析的一種形式,它採用量化模型,陳述和概要對於一個給定的實驗數據或現實生活的研究。統計研究方法,收集,審核,分析和數據得出結論。一些統計測量包括均值,回歸分析,偏度,峰度,方差和variance.✦分析
【在此應用程序涵蓋的主題如下所列】
⇢調整R平方
方差分析⇢
⇢算術平均值
⇢算術平均
⇢算術模式
⇢算術範圍
⇢條形圖
⇢最佳點估計
⇢Beta分佈
⇢二項分佈
⇢Black-Scholes模型
⇢箱線圖
⇢中心極限定理
⇢切比雪夫定理
⇢卡方分佈
⇢卡方表
⇢環狀排列
⇢整群抽樣
⇢科恩kappa係數
⇢組合
⇢組合與更換
⇢比較圖
⇢連續均勻分佈
⇢累積頻率
⇢合作效率的變化
⇢相關的合作效率
⇢累積圖
⇢累積泊松分佈
⇢數據採集
⇢問卷設計
⇢觀察
⇢案例教學法
⇢數據模式
⇢十分位數統計
⇢點圖
⇢指數分佈
⇢F分佈
⇢F測試表
⇢階乘
⇢頻率分佈
⇢Gamma分佈
⇢幾何平均數
⇢幾何概率分佈
⇢擬合優度
⇢總均值
⇢Gumbel分佈
⇢調和平均數
⇢諧波次數
⇢諧波共振頻率
⇢直方圖
⇢超幾何分佈
⇢區間估計
⇢逆Gamma分佈
⇢柯爾莫哥洛夫斯米爾諾夫測試
⇢峰度
⇢拉普拉斯分佈
⇢線性回歸
⇢LOG伽瑪分佈
⇢Logistic回歸
⇢McNemar檢驗
⇢平均偏差
⇢意味著差異
⇢多項分佈
⇢負二項分佈
⇢泊松分佈
⇢功率計算器
⇢概率
⇢概率加法定理
⇢概率乘法定理
⇢概率貝葉斯定理
⇢概率密度函數
⇢過程能力(CP)的工藝性能(PP)
⇢過程西格瑪
⇢二次回歸方程
⇢定性數據Vs的定量數據
⇢四分位差
拇指⇢範圍規則
⇢瑞利分佈
⇢回歸截距置信區間
⇢相對標準偏差
⇢可靠性係數
⇢所需的樣本量
⇢殘留分析
廣場的⇢殘差平方
⇢均方根
⇢樣品計劃
⇢抽樣方法
⇢散點圖
⇢香農維納多樣性指數
⇢信噪比
⇢簡單隨機抽樣
⇢偏態
⇢標準偏差
⇢標準誤差(SE)
⇢標準正常表
⇢統計意義
⇢公式
⇢不縮
⇢莖葉情節
⇢分層抽樣
⇢學生T檢驗
廣場⇢總和
⇢T-分佈表
⇢鈦83指數回歸
⇢轉換
⇢尾均值
⇢I型和II錯誤
⇢差異
⇢維恩圖
⇢大數定律弱
⇢Z平台
Last updated on 2019年01月08日
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Learn Statistics
1.1 by Intelitech
2019年01月08日