P(X < 10)
Giá trị quan sát (x): 10; Loại hiệu chỉnh: P(X < x)
Giá trị đã hiệu chỉnh: 9,5
Máy tính này áp dụng hiệu chỉnh liên tục, một điều chỉnh được sử dụng khi xấp xỉ phân phối xác suất rời rạc (như phân phối nhị thức) bằng phân phối xác suất liên tục (như phân phối chuẩn).
Đi qua các đầu vào một cách cẩn thận rồi so sánh kết quả thay vì chỉ dựa vào một kịch bản.
Giá trị quan sát (x), Loại hiệu chỉnh → Giá trị đã hiệu chỉnh
Dùng các ví dụ này để kiểm tra cách hoạt động của máy tính trước khi nhập giá trị của riêng bạn.
Giá trị quan sát (x): 10; Loại hiệu chỉnh: P(X < x)
Giá trị đã hiệu chỉnh: 9,5
Giá trị quan sát (x): 10; Loại hiệu chỉnh: P(X ≤ x)
Giá trị đã hiệu chỉnh: 10,5
Giá trị quan sát (x): 10; Loại hiệu chỉnh: P(X > x)
Giá trị đã hiệu chỉnh: 10,5
Dùng các máy tính cho đại số, hình học, lượng giác, xác suất, thống kê, giá trị trung bình, điểm z, kiểm định và vẽ đồ thị.
Các liên kết này được chọn để kéo dài phiên truy cập và trả lời câu hỏi tiếp theo có khả năng xuất hiện mà không đưa người dùng quay lại tìm kiếm.
Tính toán độ chính xác của một mô hình phân loại dựa trên Số dương thực (TP), Số âm thực (TN), Số dương giả (FP) và Số âm giả (FN). Độ chính xác là tỷ lệ các dự đoán chính xác trên tổng số dự đoán.
Tính toán thống kê Chi-Square và giá trị p cho sự phù hợp hoặc kiểm định độc lập. Nó yêu cầu các tần số hoặc giá trị quan sát và dự kiến.
Tính toán sự khác biệt giữa giá trị quan sát được và giá trị dự đoán từ một mô hình hồi quy.
Tính toán độ lệch chuẩn của một điểm dữ liệu so với trung bình của phân phối.