計算ツール

適合度または独立性の検定のためのカイ二乗統計量とp値を計算します。観測度数と期待度数または値が必要です。

回帰分析において、従属変数の分散のうち、独立変数から予測可能な割合を計算します。

プールド標準偏差を計算します。これは、2つの標本の標準偏差の推定値であり、等分散を仮定し、2標本t検定でよく使用されます。

真陽性（TP）、真陰性（TN）、偽陽性（FP）、偽陰性（FN）に基づいて、分類モデルの精度を計算します。精度は、全予測に対する正解予測の割合です。

ヒストグラム（度数分布の視覚的表現）を作成するためのクラス間隔と度数を決定するのに役立ちます。

帰無仮説が真であると仮定した場合に、計算されたものと同等かそれ以上に極端な検定統計量を観察する確率を計算します。

分類モデルの精度を計算し、正しい予測の割合を表します。

ソーシャルメディアの投稿のエンゲージメント率を計算します。エンゲージメント率は、コンテンツの有効性と、オーディエンスのインタラクションのレベルを評価するための重要な指標です。

標本平均の標本分布が、標本サイズが増加するにつれて正規分布に近づく様子を示します。

この計算機は、離散確率分布（二項分布など）を連続確率分布（正規分布など）で近似する際に使用される補正である連続性補正を適用します。