Estadística & ciencia de datos Calculadoras

Calcula probabilidades condicionales usando el Teorema de Bayes. Ingresa las probabilidades previas y la verosimilitud — ve la probabilidad posterior.

Calcula la probabilidad condicional P(A|B). Ingresa P(A∩B) y P(B) — ve P(A|B) con el Teorema de Bayes y las pruebas de independencia.

Calcula la probabilidad conjunta para eventos independientes y dependientes. Ingresa las probabilidades individuales — ve P(A∩B) con la verificación de independencia.

Calcula el valor esperado E(X) para cualquier distribución de probabilidad. Ingresa los resultados y las probabilidades — ve E(X), la varianza y la desviación estándar.

Encuentra la función generadora de momentos M(t) de una distribución. Ingresa tu FDP — ve M(t), la media y la varianza a partir de las derivadas.

Distribución exponencial profesional y análisis. Ve la fórmula, la solución paso a paso y todos los reordenamientos.

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Calcula probabilidades de la distribución Gamma. Ingresa la forma α y la tasa β — ve la FDP, la FDA, la media y la varianza con gráfico.

Calcula probabilidades de la distribución de Weibull y la confiabilidad. Ingresa la forma k y la escala λ — ve la FDP, la FDA, la media y la función de riesgo.

Distribución log-normal profesional y análisis. Ve la fórmula, la solución paso a paso y todos los reordenamientos.

Calcula probabilidades de la distribución hipergeométrica. Ingresa la población N, los éxitos K y las extracciones n — ve P(X=k) y la media.

Distribución binomial negativa profesional y análisis. Solución paso a paso con fórmula, conjunto de datos de ejemplo y guía de interpretación.

Realiza una prueba de Kolmogorov-Smirnov para el ajuste de distribución. Ingresa tu conjunto de datos — ve el estadístico KS, el valor p y la decisión de normalidad.

Realiza una prueba de normalidad de Anderson-Darling. Ingresa tu conjunto de datos — ve el estadístico A², los valores críticos y la decisión de distribución.

Realiza una prueba de normalidad de Shapiro-Wilk. Ingresa tu conjunto de datos (hasta 50 valores) — ve el estadístico W, el valor p y la interpretación de normalidad.

Realiza una prueba de Kruskal-Wallis para comparar tres o más grupos. Ingresa tus grupos — ve el estadístico H, el valor p y los rangos post-hoc.

Realiza una prueba de Friedman para datos no paramétricos de medidas repetidas. Ingresa tus bloques y tratamientos — ve el estadístico χ² y el valor p.

Realiza una prueba de Wilcoxon de rangos con signo para datos no paramétricos apareados. Ingresa los valores apareados — ve el estadístico W, el valor p y la conclusión.

Calcula intervalos de confianza bootstrap mediante remuestreo. Ingresa tu conjunto de datos y las iteraciones — ve el IC con los métodos percentil y BCa.

Genera una curva de supervivencia de Kaplan-Meier. Ingresa los tiempos de eventos y el estado de censura — ve las probabilidades de supervivencia en cada punto de tiempo.

Calcula la razón de riesgo entre dos grupos de supervivencia. Ingresa los recuentos de eventos y el tiempo-persona — ve el RR, el IC del 95% y el valor p del log-rank.

Calcula el área bajo la curva ROC (AUC) para pruebas diagnósticas. Ingresa los pares de sensibilidad y especificidad — ve el AUC con el IC del 95% e interpretación.

Matriz de confusión profesional y análisis. Ve la fórmula, la solución paso a paso y todos los reordenamientos.

Entropía estadística profesional y análisis. Fórmula, ejemplo resuelto y conversiones de unidades incluidos. Solucionador de termodinámica instantáneo.

Calcula la información mutua entre dos variables. Ingresa la tabla de probabilidad conjunta — ve I(X;Y) en bits y la fuerza de la dependencia de características.

Calcula la varianza explicada por PCA a partir de los valores propios. Ingresa tus valores propios — ve la proporción de varianza explicada por cada componente.

Calcula la puntuación de silueta para evaluar la calidad del agrupamiento. Ingresa las asignaciones de clústeres y las distancias — ve la cohesión, la separación y la puntuación.

Calcula el error de validación cruzada para la evaluación de modelos. Ingresa los errores de los pliegues — ve el error de VC medio, el error estándar y la comparación de modelos.

Calcula el error de muestreo a partir del tamaño de la muestra y la población. Ingresa n, N y p — ve el margen de error y el intervalo de confianza.

Calcula el tamaño del efecto (d de Cohen, η², f de Cohen) para comparaciones estadísticas. Ingresa las medias y las varianzas — ve el tamaño del efecto con interpretación.