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기능 요약 :

1. 분산 분석 (ANOVA)
2 베타 함수
3. 과학 계산기 (중위)
4. 공분산 및 상관 관계
5. 유효 크기
6. 오류 함수
7. 감마 함수

8. 확률
a. CDF 및 PDF
b. p- 값 및 역 p- 값

9. 단순 및 다중 회귀
10. 솔버 (역 폴란드 후위 계산기 사용)
11. 요약 통계
12. 상황에 맞는 도움말 동영상
(13) 전화 지원
(14) 지원 전자 우편
(15)가 프로세스에 데이터 파일을 수용
16. 그래프 및 차트립니다

세부 사항 :

ANOVA - 분산 분석 - 특징 :

ANOVA에 대한 내부 수준의 상관 관계 계산기
일원 분산 분석을
요약 데이터에서 계산기 -
세부 데이터에서 주제 수, 평균 및 표준 편차 제공-그룹 내에서 데이터를 제공하고
데이터 파일에서 그룹을 계속 추가 합니다. 탭으로 구분 된 파일을 제공합니다.

베타 함수 :

베타 함수 계산기
불완전 베타 함수 계산기
정규화 불완전 베타 함수 계산기

과학적 계산기 (중위 표기법) :

18 기본 산술 연산
분수 지정 및 수행 능력
5 확률 연산
4 메모리 연산
13 삼각법 연산
5 통계 함수 + 데이터 반복
중요성 및 정밀도 지정
자동 우선 순위 및 능력 괄호

공분산 및 상관 :

데이터를 입력하여 공분산 및 상관 관계. 데이터 세트는 열 방식으로 표시되어야합니다. 행이 추가되면 동일한 위치에있는 모든 그룹에 대한 데이터 포인트가 추가됩니다.
파일로부터의 공분산 및
상관
상관으로부터의 공분산 공분산 으로부터의 상관 상관 관계의
중요성

효과 크기 :

효과 크기-계층 적 다중 회귀
효과 크기-다중 회귀
효과 크기 학생의 t- 검정 : 동일한 크기의 두 독립 표본에 대한 평균 및 표준 편차가 주어지면 학생의 t- 검정 (Cohen의 d)에 대한 (양측) 효과 크기를 계산합니다. .

오류 함수 :

x 값에서 평가 된 오류 함수 (일명 가우스 오류 함수)의 값을 계산합니다. 반환 된 값은 0에서 x까지 적분을 따라 평가 된 오류 함수입니다.
보완 오차 함수의 값을 계산합니다. x에서 양의 무한대까지 적분을 따라 계산 된 오류 함수입니다.

감마 함수 :

감마 함수
불완전 감마 함수
정규화 불완전 감마 함수

확률 :

5 개의 확률 밀도 함수 (PDF) 함수
3 개의 누적 밀도 함수 (CDF) 함수
a. Fisher F- 분포
b. 정규 분포
c. 표준 정규 분포
9 p- 값 + 5 역
a. 카이-제곱 검정
b. 상관 계수
c. Fisher F- 검정 및 역
d. Fisher의 정확한 테스트
e. 일반-누적, 1 및 2 꼬리 및 역
f. Student T-Test & inverse

Simple and Multiple Regression : 단순 및 다중 회귀

계산
데이터 파일
에서 입력 허용 키보드에서 입력 데이터 입력 허용
4. 단순 회귀를위한 그래프 그리기

솔버 (후진 폴란드어 포스트 픽스 표기 계산기)

F 해결 (x)의
값 F (X)의 C에서
FC 클리어 FX
CIJ 공급 계수
20 개 기본 산술 함수
분수 함수
5 확률 연산
4 메모리 동작
13 개 삼각법 조작
5 개 통계 함수 + 데이터 반복
유의성과 정밀도 지정
분수 단순화

요약 통계 :

다음 10 개의 요약 통계를 계산합니다.

최소
최대
평균
n 개의
합계
제곱의 합
표준 편차
분산
95 백분위
왜도
데이터 포인트를 입력하거나 각 라인에 데이터 포인트가 포함 된 파일에서 데이터를 가져 오는 것입니다.