WebCab Probability and Stat (J2EE Ed.) 3.6

Offre des fonctionnalités à partir de statistiques de base, de probabilités discrètes, de distributions de probabilités standard, de tests d’hypothèses, de corrélations et de régressions linéaires.

Module Statistiques
Le module Statistiques intègre des procédures d’évaluation des mesures quantitatives standard de centralité (moyenne) et de dispersion d’ensembles numériques (discrets). Ce module intègre les moyennes pondérées, la moyenne géométrique, la plage inter-quartiles, la moyenne et l’écart-type, la variance de l’échantillon et le coefficient de variation.

Module de probabilité discrète
Le module Probabilité discrète encapsule les fondements des probabilités discrètes et des distributions de probabilité discrètes. Cette composante comprend la loi d’addition, la probabilité conditionnelle, la fonction de distribution cumulative, la moyenne et la variance d’une distribution, les valeurs attendues, la covariance et la simplification des expressions impliquant des variables aléatoires.

Module de corrélation et de régression
Permet à l’utilisateur d’étudier les relations entre deux variables. Ces résultats peuvent être utilisés pour prédire une variable à partir des valeurs données d’autres variables. Nous couvrons la corrélation linéaire (Spearman, test t, transformation z) et de rang (Spearman, Kendall), la régression linéaire et les moyennes conditionnelles.

Module des distributions de probabilité standard
Ce module aide au développement d’applications qui intègrent les distributions de probabilité binomiale, de Poisson, normale, lognormale, de Pareto, uniforme, hypergéométrique et exponentielle. La fonction de densité de probabilité, la fonction de distribution cumulative et l’inverse, la moyenne, la variance, l’asymétrie et la kurtose sont mises en œuvre le cas échéant et/ou leurs approximations pour chaque distribution. Nous proposons également des méthodes qui génèrent aléatoirement des nombres à partir d’une distribution donnée.

Module de raccord de courbe
Le module Curve Fitting propose des procédures par lesquelles les fonctions linéaires et non linéaires peuvent être ajustées conformément à l’approche des moindres carrés d’un ensemble de données donné qui peut ou non présenter des erreurs de mesure. Nous incluons également des fonctionnalités qui effectuent une analyse de type ANNOVA, y compris des mesures de qualité d’ajustement telles que la mesure R-Squared et la statistique T-Test.

Intervalles de confiance et module de test d’hypothèse
Dans cette composante, nous présentons deux aspects des statistiques inférentielles connus sous le nom d’intervalles de confiance et de tests d’hypothèses.