Statisztika és adattudomány Számológépek

Bayes-tétel, feltételes valószínűség és adattudományi metrikák. Adja meg a valószínűségeket – lássa az eredményt Bayes-szabállyal lépésről lépésre.

Számítsa ki a feltételes valószínűséget P(A|B). Adja meg P(A∩B) és P(B) értékeket – lássa P(A|B)-t Bayes-tétellel.

Számítsa ki a közös valószínűséget független és függő eseményekre. Adja meg az egyéni valószínűségeket – lássa P(A∩B)-t függetlenség-ellenőrzéssel.

Számítsa ki az E(X) várható értéket bármely valószínűségi eloszláshoz. Adja meg a kimeneteleket és valószínűségeket – lássa E(X)-t, a varianciát és a szórást.

Keresse meg az M(t) momentumgeneráló függvényt egy eloszláshoz. Adja meg a PDF-et – lássa M(t)-t, az átlagot és a varianciát a deriváltakból.

Exponenciális eloszlás és elemzése. Lássa a képletet, lépésről lépésre bemutatott megoldást és az összes átrendezést. Azonnali matematika-megoldó.

calcDescriptions.uniform-dist

Számítsa ki a Gamma-eloszlás valószínűségeit. Adja meg az α alakparamétert és β rátaparamétert – lássa a PDF-et, CDF-et, átlagot és varianciát grafikonnal.

Számítsa ki a Weibull-eloszlás valószínűségeit és megbízhatóságát. Adja meg a k alakparamétert és λ skálaparamétert – lássa a PDF-et, CDF-et, átlagot és veszélyfüggvényt.

Lognormális eloszlás és elemzése. Lássa a képletet, lépésről lépésre bemutatott megoldást és az összes átrendezést.

Számítsa ki a hipergeometrikus eloszlás valószínűségeit. Adja meg az N populációt, K sikert és n húzásokat – lássa P(X=k)-t és az átlagot.

Negatív binomiális eloszlás és elemzése. Lépésről lépésre bemutatott megoldás képlettel, példaadatkészlettel és értelmezési útmutatóval.

Futtasson Kolmogorov-Smirnov tesztet az eloszlás-illeszkedéshez. Adja meg az adathalmazt – lássa a KS-statisztikát, a p-értéket és a normalitási döntést.

Futtasson Anderson-Darling normalitástesztet. Adja meg az adathalmazt – lássa az A² statisztikát, kritikus értékeket és az eloszlási döntést.

Futtasson Shapiro-Wilk normalitástesztet. Adja meg az adathalmazt (maximum 50 érték) – lássa a W statisztikát, a p-értéket és a normalitás értelmezését.

Futtasson Kruskal-Wallis tesztet három vagy több csoport összehasonlításához. Adja meg a csoportokat – lássa a H statisztikát, a p-értéket és a post-hoc rangokat.

Futtasson Friedman-tesztet ismételt mérések nem-paraméteres adataira. Adja meg a blokkokat és kezeléseket – lássa a χ² statisztikát és a p-értéket.

Futtasson Wilcoxon előjeles rangszámtesztet páros nem-paraméteres adatokra. Adja meg a páros értékeket – lássa a W statisztikát, a p-értéket és a következtetést.

Számítsa ki a bootstrap konfidencia-intervallumokat újramintavételezéssel. Adja meg az adathalmazt és az iterációk számát – lássa a CI-t percentilis és BCa módszerekkel.

Generáljon Kaplan-Meier túlélési görbét. Adja meg az esemény időpontjait és a cenzorálási státuszt – lássa a túlélési valószínűségeket minden időpontnál.

Számítsa ki a veszélyhányadost két túlélési csoport között. Adja meg az eseményszámokat és a személy-időt – lássa a HR-t, 95%-os CI-t és log-rank p-értéket.

Számítsa ki a diagnosztikai tesztek ROC-görbe területét (AUC). Adja meg az érzékenység és specificitás párokat – lássa az AUC-t 95%-os CI-vel és értelmezéssel.

Konfúziós mátrix és elemzése. Lássa a képletet, lépésről lépésre bemutatott megoldást és az összes átrendezést.

Entrópia-számítás és statisztikai elemzés. Képlet, megoldott példa és egységátváltások mellékelve. Azonnali termodinamikai megoldó.

Számítsa ki a kölcsönös információt két változó között. Adja meg a közös valószínűségi táblát – lássa I(X;Y)-t bitben és a jellemző-függőség erősségét.

Számítsa ki a PCA által magyarázott varianciát sajátértékekből. Adja meg a sajátértékeket – lássa az egyes komponensek által magyarázott variancia arányát.

Számítsa ki a szilhuett-pontszámot a klaszterezés minőségének értékeléséhez. Adja meg a klaszter-hozzárendeléseket és távolságokat – lássa a kohéziót, szeparációt és pontszámot.

Számítsa ki a keresztellenőrzési hibát a modell kiértékeléséhez. Adja meg a hajtás hibákat – lássa az átlagos CV-hibát, a standard hibát és a modell összehasonlítást.

Számítsa ki a mintavételi hibát mintaméretből és populációból. Adja meg n, N és p értékeket – lássa a hibahatárt és a konfidencia-intervallumot.

Számítsa ki a Cohen-féle d hatásméretet vagy más hatásmérő statisztikákat. Adja meg az értékeket – lássa az eredményt értelmezési útmutatóval.