Ví dụ 1: Kiểm định t hai đuôi, t = 2.0, df = 10
Thống kê kiểm định: 2; Bậc tự do (cho kiểm định t và kiểm định chi-squared): 10; Loại kiểm định: Hai đuôi
P-value: 0,05
Tính xác suất quan sát một thống kê kiểm định cực đoan như, hoặc cực đoan hơn, thống kê đã tính, giả sử giả thuyết null là đúng.
Đi qua các đầu vào một cách cẩn thận rồi so sánh kết quả thay vì chỉ dựa vào một kịch bản.
Thống kê kiểm định, Bậc tự do (cho kiểm định t và kiểm định chi-squared), Loại kiểm định → P-value
Dùng các ví dụ này để kiểm tra cách hoạt động của máy tính trước khi nhập giá trị của riêng bạn.
Thống kê kiểm định: 2; Bậc tự do (cho kiểm định t và kiểm định chi-squared): 10; Loại kiểm định: Hai đuôi
P-value: 0,05
Thống kê kiểm định: 1,5; Bậc tự do (cho kiểm định t và kiểm định chi-squared): 20; Loại kiểm định: Một đuôi (phải)
P-value: 0,025
Thống kê kiểm định: -2,5; Bậc tự do (cho kiểm định t và kiểm định chi-squared): 15; Loại kiểm định: Một đuôi (trái)
P-value: 0,025
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.