公式化

矢量跨产品

λB = {XY|¯xεA ^ÿεB}

·矢量跨产品

标准偏差

平均=总和x/ N(值的数量)方差:方差= S2的样本标准差:人口SD

·标准偏差计算器

几何平均数

几何平均值=((X1)(X2)(X3........))1 / N其中,X =个人得分N =样品尺寸(得分数)

几何平均值计算器

分组数据算术平均值

分组数据算术平均值计算公

算术平均值=ΣfX/ΣF其中,X =个人得分F =频率

分组数据算术平均值

分类间隔算术平均值

每班间隔算术平均值计算公

算术平均值=ΣfX/ΣF其中,

X =中点

F是频率

·分类间隔算术平均值

均方根(RMS/二次平均(QM

均方根(RMS/二次平均(QM)式中:

均方根/二次平均公式= SQRT((X12+X22+X32+ ........ +2/ N其中,

X =个人得分

N =样品尺寸(得分数)

·均方根

相关合作效率

相关合作效率公

相关(R=NΣXY -ΣX)(ΣY/ SQRT[NΣX2-ΣX2] [NΣY2-ΣY2]其中,

N =值或元素的个数

X =首次得分

Y =二分数

ΣXY第一和第二得分的产品= SUM

ΣX=总和先得

ΣY=第二得分的总和

ΣX2平方= SUM首先得分

ΣY2= SUM方二分数

·相关系数计算器

回归公式

回归方程(Y= A + BX斜率(B=NΣXY -ΣX)(ΣY))/NΣX2-ΣX2拦截(一)=ΣY - BΣX))/ N其中,

xy是变量。

B =回归线的斜率

α=回归线的截距点和y轴。

N =值或元素的数量

x =初分数

Y =第二得分

的产物ΣXY=总和第一和第二得分的

ΣX=第一个得分的总和

ΣY= SUM二得分的

ΣX2=方首先得分的总和

·回归计算器

调和平均数

调和平均公调和平均的= N /1 /一个1+ 1 /一个2+ 1 /一个3+ 1 /一个4+ ....... + 1 /一个Ñ

X =个人得分

N =样品尺寸(得分数)

·调和平均数数学

标准误差(SE

其中,

SE =标准误差

S =标准偏差

N =样品的尺寸(观察数目)。

·标准误差计算器

方差的系数

其中,

Çv=变异系数

标准偏差σ=比率

μ=平均

·计算器变异系数

加权平均

其中,=代表加权算术平均值。=代表了项目的价值=代表的商品的重量

,,

·加权平均计算器

贝叶斯统计分析

灵敏度= TP /TP + FN)特异性= TN /FP + TN)阳性预测值= TP /TP + FP)的预测值负= TN /FN + TN)阳性似=灵敏度/1 -特异性)阴性似然=1 -敏感度)/特异其中,TP=真阳性。FP=假阳性。FN=假阴性。TN=真阴性

·贝叶斯定理计算器

百分比/百分比误差

百分比误差=(测量值-真值)/真值)* 100

·百分比误差

偏态

·偏度计算器

T检验

·T检验计算器

可能的元音重排

安排数= M/ NN= N1×N2... N中号其中,中号!=元音字母总数,N=每个重复元音发生次数。

·元音重排计算器

F-检验

F= S12/ S 22其中,S 12是第一组值和方差S22是第二组值的方差

·F-测试计算器

单因素方差分析(方差分析)

广式的总和均方公式˚F公式

·单因素方差分析计算器

偏态系数

偏度系数= 3×(平均值-中位数)其中,σ=标准偏差。

·偏度计算器的皮尔森系数

人口置信区间

置信区间= P±žα/ 2×√[P×Q/ N],(Xnx≥5式中,P = X /ñQ = 1-Pα= 1 -(置信度/ 100X =频率N =样本大小žα/ 2= Z-表值

·置信区间比例

置信限平均

如果(N> = 30),CI = X±žα/ 2×σ/√N如果(NCI = X±α/ 2×σ/√N)其中,X =平均值σ=标准偏差α = 1 -(置信度/ 100žα/ 2= Z-表值牛α/ 2= T-表值CI =置信区间

·置信限平均计算器

置信区间差异

标准偏差置信区间差异= [N-1×S 2 /χ²α/ 2n-1]≤σ²≤[N-1×S 2 /χ²1-α/ 2n-1]其中,N =样本大小S =差异α= 1 -(置信度/ 100χ²α/ 2N-1=χ²表值

·置信区间差异

Z-Score模型

如果公有制企业,Z = 1.2T1+ 1.4T2+ 3.3T3+ 0.6T4+.999T5如果民营企业,Z = 0.717T1+ 0.847T2+ 3.107T3+ 0.420T4+0.998T5如果非制造业公司,Z = 6.56T1+ 3.26T2+ 6.72T3+ 1.05T4其中,牛1=营运资本/总资产2=留存收益/总资产3=扣除利息和税收/总资产ŧ4=股票市值/负债合计5=净销售额/总资产

·Z-Score模型计算器

标准Z分数样品

Z=X - μ其中,X =标准化的随机变量,μ=样品平均值,σ=样本标准差。

·Z分数计算器

Z测试统计,样品

Z测试统计值=X-μ其中,X =标准化的随机变量μ=总体均值σ=总体标准差

·Z测试统计计算器

绝对离差统计

平均=值的总和输入/ N其中,X =数据X =平均价值N =MAD =平均绝对偏差

·绝对离差计算器

百分等级(PR)统计

PR= L +0.5×S/ N其中,L =以下等级,数量S =同级别数,N =总人数。

·百分等级计算器

累积和(CUSUM

其中,

小号牛= Avaerage运行长度,

μ=目标平均值,

σ=标准偏差,

K =参考值,

Ç+=控制上限(UCL

Ç-=控制下限(LCL

·累计和计算器

中位数和半四分位数

中位数四分位数=(第三四分位+第一四分位)/ 2半四分位数=(第三四分位-第一个四分位数)/ 2

·中位数和半四分位数计算器

期望值EX

E [X] = NXP其中,n是试验次数,p是一个成功的结果的可能性。

·期望值EX)计算器

修剪/截断均值

计算公μ=Σ¯x/ N其中,Σ¯x-你的修剪集的总和在修剪组总人数- Nμ -剪裁平均值

·剪裁平均值计算器

四分位数范围(IQR

间距范围=第三四分位-第一四分位。

·四分位计算器

R平方(确定系数)

相关系数(R= N *ΣXY -ΣX)(ΣY/√不适用XΣ¯x2-ΣX2不适用XΣŸ2-ΣY2判定系数(- [R2= RX

·测定计算器系数

样本量

样本量=Z ^ 2 * P *1 - P))/平方公尺置信区间(M=开方((Z ^ 2 * P *1 - P))/采样大小)其中,Z =置信水平(例如1.96置信度95%),p =最差情况下的百分比(默认值:0.5),M =保证金错误的(或)置信区间。如果有限人口,样本大小为有限人口=采样大小/1 +((采样大小- 1/人口))置信区间(M=开方((Z ^ 2 * p *1 - p))/采样大小)

·样本量计算器

平均学分绩点(GPA

总成绩*级学时)GPA =总成绩/总学分

·GPA计算器

修改贝塞尔函数

·贝塞尔函数

测试功能

用公其中,Β - β函数X - XŸ - Y

·测试功能

不完全测试功能

其中,

Β - β函数

A - A

B - B

¯x -上限

·不完全测试功能

伽玛功能

其中,

Γ -伽玛功能

ž - Z

·伽玛功能

不完全γ函数

用公其中,Γ -伽玛功能ü -复杂的变量v -输出真正的价值

·不完全γ函数

多元回归(MLR

式使用:y = A + B1¯x1+ B2¯x2+ ... + BѯxÑ其中,一- Y轴截距点b1B2...Bñ- X的斜率1,点¯x2...分别

·多元回归

高斯误差(ERF)和互补误差(ERFC)功能

高斯误差值(ERF高斯互补错误值(ERFC

·高斯误差函数(ERF

贝塞尔函数积分

其中,

Ĵñ-第一类贝塞尔函数

·贝塞尔积分计算器

双伽玛函数

其中,

Γ -伽玛功能

X - X

·双伽玛函数

汉克尔函​​

其中,

Ĵα=第一类贝塞尔函数

Ÿα=第二类贝塞尔函数

·汉克尔函​​

黎卡提贝塞尔函数

其中,

Ĵñ=第一类贝塞尔函数

Ÿñ=第二类贝塞尔函数

·黎卡提贝塞尔函数

贝塞尔函数

其中,

Ĵñ-贝塞尔函数的第一类

Ÿñ-贝塞尔函数的第二类

·贝塞尔函数

汉克尔函数

计算公其中,Ĵñ-汉克尔函数的第一类Ÿñ-汉克尔函数的第二类

·汉克尔函数

自相关

·自相关计算器

Ellipticgamma功能

其中,

Γ -伽玛功能

Zpq -复变函数

·Ellipticgamma函数计算器

平均平方误差(MSE

计算公

MSE = SSE / N其中,MSE =均方误差方误差SSE = SUM人口N =

·均方误差计算器

影响大小(r)和科恩(D

R =开方((T2/((T2+DF * 1)))D =T * 2/(开方(DF))其中,R =效果大小,D =科恩的D值(标准化平均差),T = T检验值,DF自由=度。

·影响大小,对于T检验科恩ð计算器

影响大小

其中,

D =科恩的D值(标准化平均差),

M1M2 =第一和第二个数据集,的​​平均值

SD1SD2 =第一和第二个数据集的标准偏差

R =影响大小。

·影响大小计算器

单因素方差矩阵

用公

方块式之和均方公式˚F公式

·单因素方差矩阵

协方差

平均=输入的数值之和/ N

·协方差

回归截距置信区间

用公其中,β0=回归截距K =预测数N个采样大小=SEβ0=标准误差α=的置信区间百分比T = t

·回归截距置信区间计算器

CpCpk

计算公其中,USL =规格上限,LSL =规格下限。

·过程能力指数计算器

电力统计分析

计算公P = 2×1 - ΦZ))其中,P =事后统计功率分析Z = X /σ√NX =平均值σ=标准差N =样本数

·统计功率分析计算器

回归系数置信区间

·回归系数置信区间

杜克HSD试验意义

计算公其中,MSW =平均正方形内ñĴĴ=样本大小Qû=值从学生化的范围分布的碳,氮- ç自由度α的理想水平

·杜克HSD试验意义

PPPPK指数

计算公其中,USL =规格上限,LSL =规格下限。

·PPPPK计算器

比较错误-统计意义

公式相对误差= 1.96 *√R1100-R1÷S1+R2100-R2÷S2

·统计意义计算器

II错误

·第二类错误计算器

大数定律

计算公其中,μ=样本平均值N =样本数点¯x=采样值

·大数计算器

等分

其中,李=等分类别的下限N =绝对频率总和˚FI-1=绝对频率位于等分类下面一个我=包含等分类的类的宽度

·等分计算器

所需的样本量

公式N =2K2-1/K2-1+pK2/K2-1其中,N -所需的样本量,K -通货膨胀因素,-预测数,

·所需的样本量计算器

赔率比置信区间

赔率比=A / C/B / D其中,AB =正测试值CD =负测试值

·赔率比置信区间计算器

相对风险置信区间

相对危险度(RR=A /A + B))/C /C + D))其中,A =​​集团积极成果,B =裸集团负面的结果,C =对照组积极成果,D =对照组负面结果,

·相对风险置信区间计算器

T-83指数回归方程

Y = AXB¯x凡的变量ab表示指数方程的系数。

·指数回归方程计算器

调和级数部分和

计算公调和级数= 1 + 2 + 1/3 1/4 +

... +(泛音法)

·谐波系列计算器

样本比例的标准误差

用公SEp=开方[P1 - P/ N],其中,p是样本中成功的比例,n是样本中观测的数量。

·样本比例计算器的标准误差

Tukeys事后HSD显着性检验

·Tukeys事后检验计算器

样本总体方差

计算公其中,σ=样本方差X =输入值μ=平均值N =得分数

·样本方差计算器

谐波数目和谐振频率的

·谐波次数和共振频率计算器

调整的R平方

·调整的R平方计算器

斯皮尔曼等级相关系数

计算公R = 1 -((6×σD2/N3- N))其中,σ=差异Sumation公司D =差异DATASN =R =等级值

·Spearmans等级相关计算器

四分位差

QD =(上四分位-低限)/ 2

·四分位偏差计算器

平均差

公式为:平均Differene =ΣX1 / N-ΣX2 / N其中X1 -组中的一个均值X2 -一群意味着两N -样本大小

·平均差计算器

克伦巴赫的阿尔法可靠性

用公可靠性= N /N - 1×(总方差-方差总和的每个问题)/总方差,其中,N是没有问题,

·Cronbachs阿尔法可靠性计算器

相关矩阵

1)的平方矩阵的总和

1 /N-1

SSXX

SSXY

SSXZ

SSYX

SSYY

SSYZ

SSZX

SSZY

SSZZ

其中,

N =N×N矩阵值

SSXX=ΣX- X2

SSXY=ΣX- X×Y- ȳ

|||LY

SSYZ=ΣY- ȳ×Z- Z2)相关矩阵

1

PXY

PXZ

PYX

1

PYZ

PZX

PZY

1

其中,

n = N×N的矩阵值

PXY= SSXY/√SSXX¯xSSYY

·相关矩阵

局部

计算公离群的数据都是,(或)> Q3 + 1.5xIQR其中,Q1 =第一个四分位数Q3 =第三四分位IQR =国米四分位数范围

·离群计算器

最佳点估计

计算公MLE = S / T拉普拉斯=S + 1/T + 2)杰弗里=S + 0.5/T + 1)威尔逊=S +Z2/2))/T + Z2其中,MLE =最大似然估计S =成功数T =试验次数Z = Z-临界值查找Z-临界值ž的最佳点估计规则:1MLE威尔逊估计2MLE> 0.5和最大似然估计MLE之间3MLE> 0.9 -基于>无论是拉普拉斯或杰弗里估计哪个小。

·最佳点估计计算器

Bonferroni校正

α'= 1 -1 - αķ其中,α'= Bonferroni校正α=严重中PK =测试数

·Bonferroni校正计算器

中心极限定理

样本均值(μ¯x样本标准差(σ¯x=σ/√不适用的地方,μ=人口平均σ=总体标准差N =样本大小

·中心极限定理计算器

物种多样性指数

H = -sum [PI* LNPIE = H / H最大值其中,SUM =总和PI =样品的物种的个体的Numbe I /总数S =物种或品种的丰富度数ħ最大值=最大多样性的可能E = =均匀度H / H最大

·物种多样性指数计算器

标准差配对的平均值(SE

计算公

标准误差(SE=√小号12/ N1+ S22/ N2式中,小号1=采样一个标准偏差小号2=采样两个标准差ñ1=采样一个尺寸ň2=样品在两个尺寸

·标准错误配对平均计算器(SE

信噪比

SNR(或)S / N =μ/σ其中,μ -均值,σ -标准偏差,信噪比-信噪比

·信噪比计算器

使用正态分布参考范围的计算

下限= M - T0.975N-1¯x√((N + 1/ N×SD上限= M + T0.975N-1¯x√((N + 1/ N)个SD其中,T -分布SD -标准偏差N -总计数-平均

·使用正态分布参考范围的计算

参考范围限制的置信区间

下限= M - T0.975N-1¯x√((N + 1/ N×SD上限= M + T0.975N-1¯x√((N + 1/ N×SDSDSRRL = SD / 2LlciLlrr = Llrr - T0.975N-1¯x√((N + 1/ N×SDSRRLUlciLlrr = Llrr + T0.975N-1¯x√((N + 1/ N×SDSRRLLlciUlrr = Ulrr - T0.975N-1¯x√((N + 1/ N×SDSRRLUlciUlrr = Ulrr + T0.975N-1¯x√((N + 1/ N×SDSRRL其中,t -分布。SD -标准偏差N -总计数-平均LlciLlrr -是标准的参考范围的下限的置信区间的下限UlciLlrr -是标准的参考范围的下限的置信区间的上限LlciUlrr -是标准的参考范围的上限置信区间的下限UlciUlrr -是标准的参考范围的上限置信区间的上限SDSRRL -是标准的参考范围上限的标准偏差Llrr -是标准的参考范围的下限Ulrr -是标准参考范围的上限

·参考范围极限计算器的置信区间

库德-理查森公式21

在线统计可以帮助你估算使用库德-理查森公式计算器21测试的可靠性。

其中,

K -问题数

μ -人口平均得分

σ2-所有的人的总得分的差异

ρKR21 -可靠性测试

·库德-理查森公式计算器21

离群边界

四分位距(IQR= Q3 - Q1下离群边界= Q1 - 1.5 * IQR上离群边界= Q3 + 1.5 * IQR其中,Q1 =第一个四分位数,Q3 =第三四分位,

·离群边界计算器

标准差指标

SDI

=

实验室均值-共识组平均

共识集团SD

·标准差指标计算器

面板

所需总清单(TRI=每周部件的使用*供应商提前时间*股票总位置看板= TRI /容器容量

·看板计算器

估计PERT预期时间长

ŧË=O + 4T + P/ 6

,其中,

ê=珀特预期的时间长,

O =乐观估计,

T =典型的估计,

P =悲观的估计

·估计PERT预期时间持续时间计算器

布莱克-舒尔斯模型

C = SND1-ke-rtND2,其中,

C =理论通话溢价

S =当前股价

T =时间

K =期权敲定价格

R =无风险利率

N =累积标准正态分布

E =指数项(2.7183

ð1=LNS / K+R +S2/2))T/s√t

ð2= D1- s√t

S =股票收益率的标准差

·布莱克-舒尔斯模型计算器

拇指范围规则

小号≈R / 4R =最大值-最小值其中,S =标准偏差R =范围

·拇指计算器范围规则

相对标准偏差

S =√ΣX-¯x2/ N-1%,RSD= S * 100 /¯x其中,平均值= X / NX - X值的累计N =平均值的计S =标准偏差值点¯x=数据的平均值

·相对标准偏差计算器

误差范围

M =¯xë其中,C =临界值E =标准统计的误差M =保证金的错误

·误差计算器的保证金

分组的平均中值计算模式

预估中值= L +((((N / 2- CFB/ FM* W估算模式= LM +(((FMG - FMPRE/FMG - FMPRE+FMG - fmnext))*宽)其中,该集团的L =下层边界包含位数N =数据总数CFB =该组的累积频率的平均集团前FM =频率中位数集团的W =组宽度LM =模态组的类边界FMPRE =集团频模态集团前FMG =频率模态集团fmnext =频率的组的模态组后

·分组的平均中值计算模式

开环传递函数的根轨迹

GSHS=S + 1/S3+4 * S2+6 * S+ 4式中,GSHS=开环根轨迹传递函数GS=增益功能HS=反馈功能S = S面价值

·开环传递函数计算器根轨迹

样本标准差

其中,

S =样本标准差

¯x=示例数据集点¯x样本数据集=平均值样本数据集的N =大小

·样本标准差计算器

相对风险降低

存款准备金率=EER - CER/ CEREER = EE / ES

ES = EE + EN

CER = CE / CS

CS = CE + CN

其中,存款准备金率=相对风险降低[IFr为负值,那么它是减少相对风险),如果(r是正的,那么它是相对风险增加)EER =实验事件发生率CER =对照组事件发生率EE =实验活动EN =实验非活动ES =试验总主题CE =控制群体性事件CN =控制组非事件CS =对照组受试者总

·相对风险降低计算器

范围系数

R =X- XÖ/X+ XÖR =范围系数点¯x=最大值点¯xØ=最小值

·距离计算器系数

可能的结果

S = - [Rñ(案例1S = N/N - R)(案例2S =N + R - 1)!/R *N- 1))(案例3S = N/((N - R* R!)(案例4其中,S =组合或排列n个事件的=总数R =值号选择注:案例1:顺序是重要的和反复性允许的情况2:顺序是重要的和反复性Notallowed案例3:顺序并不重要和反复性允许的情况4:顺序并不重要和重复是Notallowed

·可能的结果计算器

奸党盘中交易

H4 =0.55 *H - 1))+ CH3 =0.275 *H - 1))+ CH2 =0.183 *H - 1))+ CH1 =0.0916 *H - 1))+ CL1 = C -0.0916 *H - 1))L2 = C -0.183 *H - 1))L3 = C -0.275 *H - 1))L4 = C -0.55 *H - 1))其中,H =前一日高L =前一日低C =前一天关闭

·奸党计算器

总体方差

计算公其中,σ=总体方差X =人口数据μ=平均N =得分数

·总体方差计算器

威廉姆斯修正系数

Q = 1 +A2- 1/6 * N * V其中,Q =威廉姆斯修正系数A =类别的数量N =总样本量V =自由度数

·威廉姆斯校正系数计算器

埃塔平方

的平方公式款项均方公式˚F公式埃塔广场η2=SS效果/ SS(总表)η21=SS之间/ SSη22=SS/ SS求和η2=η21+ η22其中,η21η22=埃塔平方值的平方SS = SUMSS效果=广场的效应的总和SS=广场总量的总和自由DF =MS =均方F =F -比测试

·埃塔平方计算器

降低绝对风险(ARR

降低绝对风险=控制事件发生率-实验性事件发生率控制事件率= C /C + D)的实验事件发生率= A /A + B

其中,A =实验组大小B =控制组大小C =实验活动组D =在控制群体性事件

·降低绝对风险(ARR)计算器

模式计算器

模式=重复从总数数

·模式计算器

范围

范围=最大值最小值

·距离计算器

中位数

如果总数是偶数位数=中旬两个数字总和/ 2如果总数是连位数=中数

·平均计算器

平均=所有号码/总人数的总和

·平均计算器

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