Calcula a média das diferenças absolutas entre cada ponto de dados e a média.
Passe pelas entradas com cuidado e depois compare os resultados em vez de confiar em apenas um cenário.
Ponto de Dados 1, Ponto de Dados 2, Ponto de Dados 3, Ponto de Dados 4, Ponto de Dados 5 → Soma dos Pontos de Dados, Média, Desvio Absoluto 5, Desvio Absoluto 4, Desvio Absoluto 3, Desvio Absoluto 2, Desvio Absoluto 1, Soma dos Desvios Absolutos, Desvio Absoluto Médio
Use estes exemplos para verificar o comportamento da calculadora antes de inserir seus próprios valores.
Ponto de Dados 1: 10; Ponto de Dados 2: 12; Ponto de Dados 3: 14; Ponto de Dados 4: 16; Ponto de Dados 5: 18
Soma dos Pontos de Dados: 70; Média: 14; Desvio Absoluto 5: 4; Desvio Absoluto 4: 2; Desvio Absoluto 3: 0; Desvio Absoluto 2: 2; Desvio Absoluto 1: 4; Soma dos Desvios Absolutos: 12; Desvio Absoluto Médio: 2,4
Ponto de Dados 1: 5; Ponto de Dados 2: 10; Ponto de Dados 3: 15; Ponto de Dados 4: 20; Ponto de Dados 5: 25
Soma dos Pontos de Dados: 75; Média: 15; Desvio Absoluto 5: 10; Desvio Absoluto 4: 5; Desvio Absoluto 3: 0; Desvio Absoluto 2: 5; Desvio Absoluto 1: 10; Soma dos Desvios Absolutos: 30; Desvio Absoluto Médio: 6
Ponto de Dados 1: 2; Ponto de Dados 2: 4; Ponto de Dados 3: 6; Ponto de Dados 4: 8; Ponto de Dados 5: 10
Soma dos Pontos de Dados: 30; Média: 6; Desvio Absoluto 5: 4; Desvio Absoluto 4: 2; Desvio Absoluto 3: 0; Desvio Absoluto 2: 2; Desvio Absoluto 1: 4; Soma dos Desvios Absolutos: 12; Desvio Absoluto Médio: 2,4
Utilize calculadoras para álgebra, geometria, trigonometria, probabilidade, estatística, médias, scores z, testes e tarefas de graficos.
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Calcula a estatística Qui-Quadrado e o valor p para a adequação do ajuste ou teste de independência. Requer frequências ou valores observados e esperados.
Calcula o estatístico t, usado em testes de hipóteses quando o desvio padrão da população é desconhecido. Esta calculadora ajuda a determinar se a diferença entre a média amostral e a média populacional é estatisticamente significativa.
Avalia o desempenho de um modelo de classificação usando métricas derivadas de uma matriz de confusão, incluindo acurácia, precisão, recall e especificidade.
Calcula probabilidades para uma distribuição uniforme contínua, onde todos os resultados dentro de um intervalo são igualmente prováveis.