계산기

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

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

두 모집단의 분산을 비교하기 위해 F-검정을 수행합니다.

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

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

데이터를 클래스로 구성하고 각 클래스에서 관측치의 빈도(수)를 표시합니다.

True Positives (TP), True Negatives (TN), False Positives (FP), False Negatives (FN)을 기반으로 분류 모델의 정확도를 계산합니다. 정확도는 전체 예측 중 올바른 예측의 비율입니다.

귀무 가설이 참이라고 가정할 때, 계산된 것만큼 극단적이거나 더 극단적인 검정 통계량을 관찰할 확률을 계산합니다.

표본이 모집단을 얼마나 정확하게 나타내는지 측정하는 표준 오차를 계산합니다. 평균의 표준 오차(SEM)와 비율의 표준 오차에 일반적으로 사용됩니다.

회귀 분석에서 종속 변수의 분산 중 독립 변수(들)에서 예측 가능한 비율을 계산합니다.