Máy Tính

Tính xác suất cho số lần thử cần thiết để có thành công đầu tiên trong các lần thử Bernoulli.

Tính toán độ lệch chuẩn của một điểm dữ liệu so với trung bình của phân phối.

Đánh giá hiệu suất của một mô hình phân loại bằng cách sử dụng các chỉ số có nguồn gốc từ ma trận nhầm lẫn, bao gồm độ chính xác, độ chính xác, độ nhớ lại và độ đặc hiệu.

Áp dụng quy tắc 68-95-99.7 cho phân phối dữ liệu trong các độ lệch chuẩn của trung bình đối với phân phối chuẩn.

Tính xác suất quan sát một số thành công cụ thể trong một số lần thử Bernoulli độc lập cố định, với xác suất thành công trong mỗi lần thử.

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).

Thực hiện Z-test để so sánh giá trị trung bình mẫu với giá trị trung bình tổng thể đã biết hoặc để so sánh giá trị trung bình của hai mẫu khi phương sai tổng thể đã biết.

Tính toán rủi ro tương đối (RR) để xác định khả năng xảy ra một sự kiện trong một nhóm tiếp xúc so với một nhóm không tiếp xúc.

Tính toán phương sai giữa hai tập dữ liệu. Phương sai đo lường sự thay đổi chung của hai biến ngẫu nhiên, cho biết chúng thay đổi nhiều như thế nào.

Giúp xác định khoảng lớp và tần số để xây dựng một biểu đồ (biểu diễn trực quan của phân phối tần số).