Esta calculadora determina o F-statistic, um valor usado na ANOVA (Análise de Variância) para comparar as variâncias de duas ou mais amostras. Ajuda a determinar se as variâncias são significativamente diferentes.
Passe pelas entradas com cuidado e depois compare os resultados em vez de confiar em apenas um cenário.
Soma dos Quadrados Entre Grupos (SQE), Graus de Liberdade Entre Grupos (glE), Soma dos Quadrados Dentro dos Grupos (SQD), Graus de Liberdade Dentro dos Grupos (glD) → Quadrado Médio Dentro dos Grupos (QMD), Quadrado Médio Entre Grupos (QME), F-Statistic
Use estes exemplos para verificar o comportamento da calculadora antes de inserir seus próprios valores.
Soma dos Quadrados Entre Grupos (SQE): 100; Graus de Liberdade Entre Grupos (glE): 2; Soma dos Quadrados Dentro dos Grupos (SQD): 500; Graus de Liberdade Dentro dos Grupos (glD): 15
Quadrado Médio Dentro dos Grupos (QMD): 33,33333333; Quadrado Médio Entre Grupos (QME): 50; F-Statistic: 1,5
Soma dos Quadrados Entre Grupos (SQE): 200; Graus de Liberdade Entre Grupos (glE): 3; Soma dos Quadrados Dentro dos Grupos (SQD): 800; Graus de Liberdade Dentro dos Grupos (glD): 20
Quadrado Médio Dentro dos Grupos (QMD): 40; Quadrado Médio Entre Grupos (QME): 66,66666667; F-Statistic: 1,666666667
Soma dos Quadrados Entre Grupos (SQE): 50; Graus de Liberdade Entre Grupos (glE): 1; Soma dos Quadrados Dentro dos Grupos (SQD): 250; Graus de Liberdade Dentro dos Grupos (glD): 10
Quadrado Médio Dentro dos Grupos (QMD): 25; Quadrado Médio Entre Grupos (QME): 50; F-Statistic: 2
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.