Realiza um teste F para comparar as variâncias de duas populações.
Passe pelas entradas com cuidado e depois compare os resultados em vez de confiar em apenas um cenário.
Variância da Amostra 1, Tamanho da Amostra 1, Variância da Amostra 2, Tamanho da Amostra 2, Nível de Significância (alfa) → Graus de Liberdade 2 (df2), Graus de Liberdade 1 (df1), Estatística F, Valor-P (Aproximação), Valor Crítico (Bilateral), Resultado
Use estes exemplos para verificar o comportamento da calculadora antes de inserir seus próprios valores.
Variância da Amostra 1: 10; Tamanho da Amostra 1: 20; Variância da Amostra 2: 5; Tamanho da Amostra 2: 25; Nível de Significância (alfa): 0,05
Graus de Liberdade 2 (df2): 24; Graus de Liberdade 1 (df1): 19; Estatística F: 2; Valor-P (Aproximação): 1,220930233; Valor Crítico (Bilateral): 2; Resultado: Falha em Rejeitar Hipótese Nula
Variância da Amostra 1: 25; Tamanho da Amostra 1: 30; Variância da Amostra 2: 10; Tamanho da Amostra 2: 35; Nível de Significância (alfa): 0,05
Graus de Liberdade 2 (df2): 34; Graus de Liberdade 1 (df1): 29; Estatística F: 2,5; Valor-P (Aproximação): 1,276190476; Valor Crítico (Bilateral): 2,5; Resultado: Falha em Rejeitar Hipótese Nula
Variância da Amostra 1: 8; Tamanho da Amostra 1: 15; Variância da Amostra 2: 12; Tamanho da Amostra 2: 20; Nível de Significância (alfa): 0,05
Graus de Liberdade 2 (df2): 19; Graus de Liberdade 1 (df1): 14; Estatística F: 0,6666666667; Valor-P (Aproximação): 1,212121212; Valor Crítico (Bilateral): 1,5; Resultado: Falha em Rejeitar Hipótese Nula
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.