계산기

개별 데이터 값을 유지하면서 분포 모양을 시각화하기 위해 숫자 데이터를 구성하는 데 도움이 됩니다.

평균을 비교하고 통계적 유의성을 결정하기 위해 t-검정(단일 표본, 두 표본 또는 쌍체)을 수행합니다.

두 모집단의 분산을 비교하기 위해 F-검정을 수행합니다.

올바른 예측의 비율을 나타내는 분류 모델의 정확도를 계산합니다.

특정 신뢰 수준으로 모집단 매개변수(예: 평균, 비율)가 속할 가능성이 있는 범위를 계산합니다.

정확도, 정밀도, 재현율, 특이성을 포함하여 혼동 행렬에서 파생된 지표를 사용하여 분류 모델의 성능을 평가합니다.

적합성 또는 독립성 검정에 대한 카이제곱 통계량과 p-값을 계산합니다. 관찰된 빈도와 예상 빈도 또는 값이 필요합니다.

모집단 모수를 추정하는 데 사용되는 단일 값을 계산합니다(예: 모집단 평균을 추정하는 표본 평균).

두 랭크 변수 간의 연관성의 강도와 방향을 측정하는 스피어만 순위 상관 계수를 계산합니다.

IQR * 1.5 규칙(울타리 계산)을 사용하여 데이터 세트에서 잠재적인 이상치를 식별합니다.