Články

1.6.3.2: Štatistický softvér - matematika


Grafické systémy

Existujú dve skupiny štatistického softvéru. Najprv, grafické systémy ktoré sa na prvý pohľad príliš nelíšia od tabulkových procesorov, ale poskytujú oveľa viac štatistických funkcií a majú výkonné grafické a reportovacie moduly. Typickými príkladmi sú SPSS a MiniTab.

Ako všetky vizuálne systémy sú flexibilné, ale iba v danom rozsahu. Ak potrebujete niečo nové (nový druh grafu, nový typ výpočtu, neobvyklý typ zadávania údajov), jedinou možnosťou je prejsť na nevizuálnu stránku a použiť makrá alebo podprogramy. Ale ešte dôležitejšie je, že vizuálna ideológia nefunguje dobre s viac ako jedným používateľom a nepomáha, ak by sa výpočet mal opakovať na inom mieste s rôznymi ľuďmi alebo niekoľko rokov potom. To sa zlomí reprodukovateľnosť, jeden z najdôležitejších princípov vedy. V neposlednom rade sú vo vizuálnom softvéri štatistické algoritmy skryté pred koncovým používateľom, takže aj keď nájdete požadovaný postup, nie je úplne jasné, aký program bude robiť.

Štatistické prostredie

Táto druhá skupina programov používa rozhranie príkazového riadku (CLI). Užívateľ zadáva príkazy, systém reaguje. Znie to jednoducho, ale v praxi patrí štatistické prostredie k najkomplikovanejším systémom analýzy údajov. Všeobecne možno povedať, že CLI má veľa nevýhod. Nie je možné napríklad zvoliť dostupný príkaz z ponuky. Namiesto toho musí používateľ pamätaj ktoré príkazy sú k dispozícii. Táto metóda je tiež taká podobná programovaniu, že používatelia štatistických prostredí musia mať určité programátorské zručnosti.

Za odmenu má užívateľ úplná kontrola nad systémom: kombinujte všetky typy analýz, zapisujte sekvencie príkazov do skriptov, ktoré je možné kedykoľvek spustiť, upravte grafický výstup, ľahko rozšírte systém a ak je systém otvorený, upravte základné štatistické prostredie. Rozdiel medzi štatistickým prostredím a grafickým systémom je ako rozdiel medzi supermarketom a automatom!

SAS je jedným z najpokročilejších a najsilnejších štatistických prostredí. Tento komerčný systém má rozsiahlu pomoc a dlhú históriu vývoja. Bohužiaľ, SAS je často príliš komplikovaný aj pre skúseného programátora, má veľa „pozostatkov“ 70. rokov (keď to bolo napísané), uzavretý zdroj a mimoriadne drahé ...


14 najlepších bezplatných matematických softvérov

Tu sú 14 najlepších bezplatných matematických softvérov. Umožní vám naučiť sa matematiku a ľahko vyriešiť zložité matematické úlohy. Všetky tieto matematický softvér sú úplne zadarmo a dajú sa stiahnuť do počítača so systémom Windows. Títo zadarmo softvér ponúka rôzne funkcie, ako napríklad: umožňuje vám riešiť matematické úlohy v rôznych témach, ako sú grafy, matice, permutácie a kombinácie, učiť študentov matematiky geometriu, umožňuje vám ľahko kresliť rôzne typy geometrických tvarov, napríklad kužeľ, trojuholník, kruh, kocka, čiara a mnoho ďalších, umožňuje vám osvojiť si zložité matematické témy ako lineárne programovanie, komplexné čísla, vektory, pravdepodobnosť, diskrétna matematika, počet, štatistika, algebra, funkcie a grafy, naučiť svoje deti základné matematické operácie, ako je delenie, násobenie, odčítanie a sčítanie . Prejdite si teda tento zoznam bezplatného matematického softvéru a zistite, ktoré sa vám páčia najviac.


S.3.2 Testovanie hypotéz (prístup k hodnote P)

The PPrístup s hodnotami zahŕňa stanovenie „pravdepodobného“ alebo „nepravdepodobného“ stanovením pravdepodobnosti - za predpokladu, že budú platiť nulové hypotézy - dodržania extrémnejšej štatistickej hodnoty testu v smere alternatívnej hypotézy, ako je pozorovaná. Ak P-hodnota je malá, napríklad menšia (alebo rovná sa) ( alpha ), potom je „nepravdepodobná“. A ak P-hodnota je veľká, povedzme viac ako ( alpha ), potom je „pravdepodobná“.

Ak P-hodnota je menšia ako (alebo rovná sa) ( alpha ), potom bude nulová hypotéza odmietnutá v prospech alternatívnej hypotézy. A ak P-hodnota je väčšia ako ( alpha ), potom nulová hypotéza nebude odmietnutá.

Konkrétne ide o štyri kroky spojené s používaním P-hodnotový prístup k vykonaniu ľubovoľného testu hypotézy je:

  1. Uveďte nulové a alternatívne hypotézy.
  2. Pomocou vzorových údajov a za predpokladu, že nulová hypotéza je pravdivá, vypočítajte hodnotu štatistiky testu. Opäť vykonať hypotézny test pre priemernú populáciu μ, používame t-statické (t ^ * = frac < bar- mu>> ), ktorý nasleduje po a t-distribúcia s n - 1 stupeň voľnosti.
  3. Pomocou známeho rozdelenia štatistík testu vypočítajte hodnotu P-hodnota: "Ak je nulová hypotéza pravdivá, aká je pravdepodobnosť, že by sme pozorovali extrémnejšiu štatistiku testu v smere alternatívnej hypotézy, ako sme urobili?" (Všimnite si, ako je táto otázka rovnocenná s otázkou zodpovedanou v trestných konaniach: „Ak je obžalovaný nevinný, aká je šanca, že by sme pozorovali také extrémne trestné dôkazy?)
  4. Nastavte úroveň významnosti ( alpha ), pravdepodobnosť chyby typu I na malú - 0,01, 0,05 alebo 0,10. Porovnajte P-hodnota ( alpha ). Ak P-hodnota je menšia ako (alebo rovná sa) ( alpha ), odmietnite nulovú hypotézu v prospech alternatívnej hypotézy. Ak P-hodnota je väčšia ako ( alpha ), neodmietajte nulovú hypotézu.

Stredná časť GPA

V našom príklade týkajúceho sa priemerného priemerného bodu, predpokladajme, že naša náhodná vzorka n = 15 študentov matematiky získa štatistiku testu t* rovná sa 2,5. Odkedy n = 15, naša štatistika testu t* má n - 1 = 14 stupňov voľnosti. Predpokladajme tiež, že nastavíme našu hladinu významnosti α na 0,05, aby sme mali iba 5% pravdepodobnosť chyby typu I.

Right Tailed

The P-hodnota za vedenie pravostranný test H 0 : μ = 3 oproti H A : μ & gt 3 je pravdepodobnosť, že by sme pozorovali štatistiku testu väčšiu ako t* = 2,5, ak priemerná populácia ( mu ) bola skutočne 3. Pripomeňme, že pravdepodobnosť sa rovná ploche pod krivkou pravdepodobnosti. The P-hodnota je teda plocha pod a t n - 1 = t 14 krivka a do správny štatistík skúšky t* = 2.5. Pomocou štatistického softvéru je možné preukázať, že P-hodnota je 0,0127. Graf to zobrazuje vizuálne.

The P-hodnota, 0,0127, nám hovorí, že je „nepravdepodobné“, že by sme pozorovali takúto extrémnu štatistiku testu t* v smere H A ak by bola nulová hypotéza pravdivá. Náš pôvodný predpoklad, že nulová hypotéza je pravdivá, musí byť preto nesprávny. To znamená, že od P-hodnota, 0,0127, je menšia ako ( alpha ) = 0,05, odmietneme nulovú hypotézu H 0 : μ = 3 v prospech alternatívnej hypotézy H A : μ & gt 3.

Upozorňujeme, že by sme to neodmietli H 0 : μ = 3 v prospech H A : μ & gt 3, ak by sme znížili našu ochotu urobiť chybu typu I na ( alpha ) = 0,01, pretože P-hodnota, 0,0127, je potom väčšia ako ( alpha ) = 0,01.

Ľavý chvost

V našom príklade týkajúceho sa priemerného priemerného bodu, predpokladajme, že naša náhodná vzorka n = 15 študentov matematiky získa štatistiku testu t* namiesto toho sa rovná -2,5. The P-hodnota za vedenie ľavostranný test H 0 : μ = 3 oproti H A : μ & lt 3 je pravdepodobnosť, že by sme pozorovali štatistiku testu menšiu ako t* = -2,5, ak priemerná populácia μ naozaj boli 3. The P-hodnota je teda plocha pod a t n - 1 = t 14 krivka a do vľavo štatistík skúšky t * = -2,5. Pomocou štatistického softvéru je možné preukázať, že P-hodnota je 0,0127. Graf to zobrazuje vizuálne.

The P-hodnota, 0,0127, nám hovorí, že je „nepravdepodobné“, že by sme pozorovali takúto extrémnu štatistiku testu t* v smere H A ak by bola nulová hypotéza pravdivá. Náš pôvodný predpoklad, že nulová hypotéza je pravdivá, musí byť preto nesprávny. To znamená, že od P-hodnota, 0,0127, je menšia ako α = 0,05, odmietneme nulovú hypotézu H 0 : μ = 3 v prospech alternatívnej hypotézy H A : μ & lt 3.

Upozorňujeme, že by sme to neodmietli H 0 : μ = 3 v prospech H A : μ & lt 3, ak by sme znížili našu ochotu urobiť chybu typu I na α = 0,01, ako P-hodnota, 0,0127, je potom väčšia ako ( alpha ) = 0,01.

Two Tailed

V našom príklade týkajúceho sa priemerného priemeru priemerného bodu, opäť predpokladajme, že naša náhodná vzorka n = 15 študentov matematiky získa štatistiku testu t* namiesto toho sa rovná -2,5. The P-hodnota za vedenie dvojchvostý test H 0 : μ = 3 oproti H A : μ ≠ 3 je pravdepodobnosť, že by sme pozorovali štatistiku testu menšiu ako -2,5 alebo väčšiu ako 2,5, ak to znamená populácia μ naozaj bolo 3. To znamená, že test s dvoma chvostmi vyžaduje zohľadnenie možnosti, že štatistika testu môže spadnúť do jedného alebo druhého chvosta (a teda aj názov „test s dvoma chvostmi“). The P-hodnota je teda plocha pod a t n - 1 = t 14 krivka k vľavo -2,5 a do správny z 2.5. Pomocou štatistického softvéru je možné preukázať, že P-hodnota je 0,0127 + 0,0127 alebo 0,0254. Graf to zobrazuje vizuálne.

Všimnite si, že P-hodnota pre obojstranný test je vždy dvojnásobok P- hodnota pre jeden z jednostranných testov. The Phodnota 0,0254 nám hovorí, že je „nepravdepodobné“, že by sme pozorovali takúto extrémnu štatistiku testu t* v smere H A ak by bola nulová hypotéza pravdivá. Náš pôvodný predpoklad, že nulová hypotéza je pravdivá, musí byť preto nesprávny. To znamená, že od P-hodnota, 0,0254, je menšia ako α = 0,05, odmietame nulovú hypotézu H 0 : μ = 3 v prospech alternatívnej hypotézy H A : μ ≠ 3.

Upozorňujeme, že by sme to neodmietli H 0 : μ = 3 v prospech H A : μ If 3, ak by sme znížili našu ochotu urobiť chybu typu I na α = 0,01, ako P-hodnota, 0,0254, je potom väčšia ako ( alpha ) = 0,01.

Teraz, keď sme preskúmali kritickú hodnotu a P-hodnotové prístupové postupy pre každú z troch možných hypotéz, pozrime sa na tri nové príklady - jeden z testu s pravým chvostom, jeden z testu s ľavým chvostom a jeden z testu s dvoma chvostmi.

Dobrou správou je, že kedykoľvek je to možné, využijeme štatistiku testu a P- hodnoty uvádzané v štatistickom softvéri, ako je Minitab, na uskutočnenie našich testov hypotéz v tomto kurze.


Matematika a štatistika zosilňovačov (MATH)

Čísla kurzov so zahrnutým symbolom # (napr. # 400) sa za posledné 3 roky nevyučovali.

MATH 801 - Skúmanie matematiky pre učiteľov I

Poskytuje budúcim učiteľom základnej školy príležitosť preskúmať a osvojiť si koncepty týkajúce sa číselných systémov a operácií, analýzy údajov a pravdepodobnosti. Medzi ďalšie témy môže patriť geometria, meranie a algebraické myslenie. Matematické uvažovanie, riešenie problémov a použitie vhodných manipulačných prostriedkov a technológií sú integrované do celého kurzu. Čítania, diskusie v triedach a úlohy sa zameriavajú na obsah matematiky, ako aj na príslušné teórie učenia, zdroje učebných osnov a štátne a národné odporúčania. Kurz modeluje inštruktážne techniky, ktoré je možné prispôsobiť základným učebným plánom. Úver ponúkaný iba M.Ed. a M.A.T., študenti vysvedčení a ďalší učitelia. (Neposkytuje sa ako kredit, ak sa získa kredit za MATH 821 alebo MATH 823.)

Požiadavky: (EDUC 500 s minimálnym stupňom D- alebo EDUC 935 s minimálnym stupňom B-).

MATH 821 - Číselné systémy pre učiteľov

Spôsoby reprezentácie čísel, vzťahy medzi číslami, číselné systémy, význam operácií a ich vzájomné vzťahy a výpočet s číselnými systémami ako základ pre epizódy algebry v histórii a vývoji číselného systému a skúmanie vývojovej postupnosti a ako sa deti učia číselné koncepty. Kredit poskytovaný iba študentom M.Ed., M.A..T., Elementary Math Specialist a ďalším učiteľom. Neposkytuje sa ako kredit, ak bol prijatý kredit za MATH 621.

Ekvivalent (y): MATECH 621

MATH 823 - Štatistika a pravdepodobnosť pre učiteľov

Úvod do problematiky pravdepodobnosti, popisných štatistík a analýzy dát, skúmania náhodnosti, reprezentácie údajov a modelovania. Popisná štatistika bude obsahovať ukazovatele centrálnej tendencie, disperzie, distribúcie a regresie. Analýza experimentov vyžadujúcich hypotézu, návrh experimentov a zhromažďovanie údajov. Kredit poskytovaný iba študentom M.Ed., M.A..T., Elementary Math Specialist a ďalším učiteľom. Neposkytuje sa ako kredit, ak bol prijatý kredit za MATH 623.

Požiadavky: (MATH 621 s minimálnym stupňom D- alebo MATH 821 s minimálnym stupňom B-).

Ekvivalent (y): MATICA 623

MATH 825 - Algebra a funkcie pre učiteľov matematiky K-8

Reprezentácia a analýza matematických štruktúr pomocou zovšeobecňovania a algebraických symbolov a uvažovania. Pozornosť je venovaná prechodu z aritmetiky na algebru, práci s kvantitatívnymi zmenami, popisu a predikcii zmien a konceptoch v diskrétnej matematike.

Požiadavky: (MATH 621 s minimálnym stupňom D- alebo MATH 821 s minimálnym stupňom B-).

Ekvivalent (y): MATECH 625

MATH 831 - Matematika pre geodéziu

Prieskum tém z vysokoškolskej matematiky určený pre postgraduálnych študentov inžinierstva a prírodných vied so záujmom o aplikácie v geodézii a vedách o Zemi. Témy zahŕňajú základné prvky od analytickej geometrie, geometrie povrchov, lineárnej algebry a štatistiky, Fourierova analýza, diskrétne Fourierove transformácie a softvér, aplikácie na filtrovanie až po prílivové dáta.

Požiadavky: (MATH 645 s minimálnym stupňom D- alebo MATH 645H s minimálnym stupňom D- alebo MATH 762 s minimálnym stupňom D- alebo MATH 862 s minimálnym stupňom B-).

MATH 835 - Štatistické metódy pre výskum

Tento kurz poskytuje solídny základ v moderných aplikáciách štatistiky pre širokú škálu disciplín poskytnutím prehľadu základných pojmov štatistickej inferencie a analýzy vrátane t-testov a intervalov spoľahlivosti. Medzi ďalšie témy patrí: ANOVA, viacnásobná lineárna regresia, analýza krížovo klasifikovaných kategorických údajov, logistická regresia, neparametrická štatistika a ťažba údajov pomocou CART. Používanie štatistického softvéru, napríklad JMP. S PLUS alebo R je plne integrovaný do kurzu.

MATH 836 - Pokročilé štatistické metódy pre výskum

Úvod do viacrozmerných štatistických metód vrátane hlavných zložiek, diskriminačnej analýzy, klastrovej analýzy, faktorovej analýzy, viacrozmerného škálovania a MANOVA. Medzi ďalšie témy patria všeobecné lineárne modely a všeobecné aditívne modely v závislosti od záujmov účastníkov triedy. Tento kurz absolvuje solídny základ v moderných aplikáciách štatistík používaných vo väčšine výskumných aplikácií. Využitie štatistického softvéru, ako je JMP, S PLUS alebo R, je plne integrované do kurzu.

Požiadavky: (MATH 835 s minimálnou známkou B- alebo MATH 839 s minimálnou známkou B-).

MATH 837 - Štatistické metódy na zlepšenie a dizajn kvality

Six Sigma je populárna metodika zameraná na dáta, ktorú organizácie používajú na celom svete na neustále zlepšovanie svojich existujúcich procesov, produktov a služieb alebo na navrhovanie nových. Tento kurz poskytuje dôkladný úvod do princípov, metód a aplikácií Six Sigma pre neustále zlepšovanie (proces DMAIC) a prehľad Design for Six Sigma (DFSS). Zahrnuté budú tak výrobné, ako aj nevýrobné (transakčné Six Sigma) aplikácie. Dôraz sa kladie na použitie prípadových štúdií na motivovanie používania metodiky Six Sigma, ako aj jej správneho uplatňovania. Formálnu certifikáciu Six Sigma Green Belt od UNH je možné získať úspešným absolvovaním TECH 696. Študenti musia absolvovať úvodný kurz štatistiky založený na počte.

MATH 838 - Ťažba dát a prediktívna analýza

Úvod do metód pod dohľadom a bez dozoru pri skúmaní veľkých súborov údajov a vývoji prediktívnych modelov. Medzi nekontrolované metódy patrí: analýza trhového koša, základné komponenty, klastrovanie a klastrovanie premenných. Medzi dôležité metódy štatistického a strojového učenia (supervidované učenie) patria: Klasifikačný a regresný krach (CART), Náhodné lesy, Neurónové siete, Podporné vektorové stroje, Logistická regresia a Penalizovaná regresia. Ďalšie témy sa zameriavajú na metamodel, overovacie stratégie, vytváranie balíkov a podporu na zlepšenie predikcie alebo klasifikácie a predikciu súboru zo súboru rozmanitých modelov. Požadované prípadové štúdie a projekty poskytujú študentom skúsenosti s aplikáciou týchto techník a stratégií. Kurz nevyhnutne zahŕňa použitie štatistického softvéru a programovacích jazykov. Študenti musia absolvovať úvodný kurz štatistiky založený na počte.

MATH 839 - Aplikovaná regresná analýza

Štatistické metódy na analýzu vzťahov medzi odpoveďou a vstupnými premennými: jednoduchá lineárna regresia, analýza viacerých regresných metód, výber modelu reziduálnej analýzy, multikolinearita, prispôsobenie nelineárnych kriviek, kategorické prediktory, úvod do analýzy variancie, analýza kovariancie, preskúmanie platnosti základných predpokladov, logistická regresná analýza. Zdôrazňuje skutočné aplikácie s využitím štatistického softvéru. Študenti musia absolvovať úvodný kurz štatistiky.

MATH 840 - Návrh experimentov I

Prvý kurz v navrhovaní experimentov s aplikáciami na zlepšenie kvality v priemyselnej výrobe, strojárskom výskume a vývoji alebo výskume fyzikálnych a biologických vied. Identifikácia experimentálneho faktora, štatistická analýza a modelovanie experimentálnych výsledkov, randomizácia a blokovanie, návrhy úplných faktoriálov, modely náhodných a zmiešaných efektov, stratégie replikácie a čiastkového vzorkovania, frakčné faktory, návrhy povrchových metód odozvy, návrhy zmesí a návrhy skríningu. Zameriava sa na rôzne liečebné štruktúry pre navrhované experimenty a súvisiace štatistické analýzy. Používanie štatistického softvéru. Študenti musia absolvovať úvodný kurz štatistiky.

MATH 841 - Analýza prežitia

Prieskumy modelov a dátovo-analytických metód používaných v lekárskych, biologických a spoľahlivých štúdiách. Údaje o čase udalosti, cenzurované údaje, modely a metódy spoľahlivosti, Kaplan-Meierov odhad, proporcionálne riziká, Poissonove modely, loglineárne modely. Využitie štatistického softvéru, ako je SAS, JMP alebo R, je plne integrované do kurzu. Prereq: MATH 839. (Ponúka sa v alternatívnych rokoch.)

MATH 843 - Analýza časových radov

Úvod do univariantných modelov časových radov a súvisiacich metód analýzy a dedukcie údajov v časovej a frekvenčnej oblasti. Témy zahŕňajú: Automatická regresia (AR), kĺzavý priemer (MA), procesy ARMA a ARIMA, stacionárne a nestacionárne procesy, sezónne procesy ARIMA, automatické korelácie a čiastočné automatické korelačné funkcie, identifikácia modelov, odhad parametrov, diagnostika kontrola prispôsobených modelov, predpovedanie, funkcia spektrálnej hustoty, periodogram a diskrétna Fourierova transformácia, lineárne filtre. parametrický spektrálny odhad, dynamická Fourierova analýza. Medzi ďalšie témy patria vlnky a procesy s dlhou pamäťou (FARIMA) a modely GARCH. Využívanie štatistického softvéru, ako je JMP alebo R, je plne integrované do kurzu. Ponúka sa v alternatívnych rokoch na jar.

Požiadavky: (MATH 835 s minimálnou známkou B- alebo MATH 839 s minimálnou známkou B-).

MATH 844 - Návrh experimentov II

Druhý kurz v oblasti navrhovania experimentov s aplikáciami v oblasti zlepšovania kvality a priemyselnej výroby, strojárskeho výskumu a vývoja, výskumu fyzikálnych a biologických vied. Zahŕňa experimentálne návrhové stratégie a problémy, s ktorými sa v praxi často stretávame úplné a neúplné blokovanie, čiastočne vyvážené neúplné blokovanie (PBIB), čiastočné zmätenie, vnútroblokové a medziblokové informácie, rozdelené vykreslenie a vykreslenie pásu, opakované opatrenia, návrhy kríženia, latinské štvorce a obdĺžniky , Youdenove štvorce, skrížené a vnorené liečebné štruktúry, komponenty rozptylu, modely zmiešaných efektov, analýza kovariancie, optimalizácie, návrhy vyplňovania priestoru a moderné stratégie návrhu skríningu.

Požiadavky: MATH 840 s minimálnym stupňom B-.

MATH 845 - Základy aplikovanej matematiky I

Úvod do parciálnych diferenciálnych rovníc (PDE) a súvisiacich matematických metód a analytických základov pre aplikovanú matematiku. Témy zahŕňajú: klasifikáciu PDE, superpozíciu, oddelenie premenných, ortonormálne funkcie, úplnosť, konvergenciu, Fourierove rady, problémy vlastnej hodnoty Sturm-Liouville a vlastné funkcie. Zavádzajú sa metódy na analýzu a riešenie problémov s hraničnými hodnotami, najmä rovníc Heat, Wave a Laplace. Študenti sú povinní ovládať diferenciálne rovnice a bežné diferenciálne rovnice.

MATH 846 - Základy aplikovanej matematiky II

Úvod do špeciálnych funkcií, asymptotická analýza a transformačné metódy aplikované na parciálne diferenciálne rovnice. Témy zahŕňajú: Problémy s hraničnými hodnotami vo valcových súradniciach, Besselova rovnica a Besselove funkcie, Fourier-Besselovo rozširovanie vo valcovito symetrických priestorových doménach, Fourierova transformácia, Hilbertova transformácia, kosínová a sínusová transformácia, problémy v semi-nekonečných intervaloch a asymptotická analýza . Študenti sú povinní ovládať diferenciálne rovnice a bežné diferenciálne rovnice.

MATH 847 - Úvod do nelineárnej dynamiky a chaosu

Úvod do matematiky chaosu a nelineárnej dynamiky. Témy zahŕňajú: lineárne a nelineárne systémy bežných diferenciálnych rovníc diskrétne mapy chaos fázová rovina analýza bifurkácie a počítačové simulácie. Predpoklad: elementárne diferenciálne rovnice lineárna algebra a viacrozmerný počet. (Neponúka sa každý rok.)

MATH 853 - Úvod do numerických metód

Úvod do matematických algoritmov a metód aproximácie. Skúma sa široký prehľad aproximačných metód, ktoré okrem iného zahŕňajú polynomiálnu interpoláciu, koreňový nález, numerickú integráciu, aproximáciu diferenciálnych rovníc a techniky používané v spojení s lineárnymi systémami. V každom prípade je zahrnutá štúdia presnosti a stability danej techniky, ako aj jej efektívnosti a zložitosti. Predpokladá sa, že študent je oboznámený s programovaním počítačového jazyka na vysokej úrovni a pohodlne ho ovláda. (Tiež sa ponúka ako CS 853.)

Ekvivalent (y): CS 853

MATH 855 - Pravdepodobnosť aplikácií

Predstavuje teóriu, metódy a aplikácie náhodnosti a náhodných procesov. Pravdepodobnostné koncepty, náhodná premenná, očakávanie, diskrétne a spojité rozdelenie pravdepodobnosti, spoločné rozdelenie, podmienené rozdelenie funkcií generujúcich momenty, konvergencia náhodných premenných.

MATH 856 - Princípy štatistickej inferencie

Predstavuje základné princípy a metódy štatistického odhadu a prispôsobenia modelu. Procedúry s jedným a dvoma vzorkami, konzistencia a efektívnosť, metódy pravdepodobnosti, oblasti spoľahlivosti, testovanie významnosti, Bayesova inferencia, neparametrické metódy a metódy opätovného výberu vzorky, teória rozhodovania.

Požiadavky: MATH 855 s minimálnym stupňom B-.

MATH 857 - Matematická optimalizácia pre aplikácie

Tento kurz predstavuje základné princípy matematickej optimalizácie a upevňuje ich pomocou aplikácií. Obsah obsahuje konvexnú optimalizáciu, metódy prvého a druhého rádu, obmedzené problémy, dualitu, lineárne a kvadratické programovanie, ako aj diskrétnu a nekonvexnú optimalizáciu. Aplikácie sa zamerajú na metódy strojového učenia, ale zahŕňajú aj problémy z inžinierskeho a operačného výskumu. Od študentov sa vyžaduje, aby ovládali programovanie v programoch MATLAB, R, Java, C, Python a ovládali program Calculus II.

Ekvivalent (y): CS 857

MATH 859 - Úvod do softvéru R.

Tento kurz poskytuje základný úvod do štatistického softvéru R otvoreného zdroja pre študentov, ktorí tento softvér nikdy nepoužívali alebo sa nikdy formálne nenaučili jeho základy. Témy zahŕňajú: Číselné výpočty, jednoduchá a pokročilá grafika, správa objektov a workflow, RStudio, balíčky prispievané používateľmi, základné programovanie, písanie funkcií, štatistické modelovanie a súvisiace grafy, distribuované výpočty, reprodukovateľný výskum a výroba dokumentov prostredníctvom značkovacieho jazyka. Cr / F.

MATH 861 - Abstraktná algebra

Tento kurz ustanovuje axiomatický rámec, ktorý je základom číselných systémov a podobných matematických štruktúr, skúma základné vlastnosti skupín, krúžkov, polí a ich homomorfizmov.

MATH 863 - Abstraktná algebra II

Tento kurz rozširuje skúmanie MATH 861 na špecializovanejšie situácie súvisiace so starými a novými problémami v matematike, ako je napríklad povaha riešenia polynomiálnych rovníc. Predstavuje pokročilé vlastnosti skupín, krúžkov, polí a ich aplikácií.

Požiadavky: MATH 861 s minimálnym stupňom B-.

MATH 865 - Úvod do komutatívnej algebry a algebraickej geometrie

Metódy určovania množín riešení polynómových systémov afinných odrôd a ich ideálov teória 'korešpondencie algebry a geometrie' a aplikácie Grobnerových báz.

MATH 867 - Jednorozmerná reálna analýza

Teória limitov, spojitosti, diferencovateľnosti, integrovateľnosti.

MATH 868 - Skutočná analýza II

Teória integračných radov výkonových radov a rovnomerná konvergencia výkonových radov.

MATH # 869 - Úvod do diferenciálnej geometrie

Úvod do štúdia geometrických vlastností kriviek a plôch v trojrozmernom priestore.

MATH 870 - Základy teórie čísel

Faktorizácia a prvočísla, aritmetické funkcie, kongruencie, zákony vzájomnosti, kvadratické formy, diofantické rovnice, teória výpočtových čísel. Ponúkané v alternatívnych rokoch.

MATH 872 - Kombinatorika

Teória grafov (vrátane rovinných grafov, sfarbenia grafov, Hamiltonovských obvodov, stromov), princípy počítania (vrátane permutácií, kombinácií, princíp pigeonhole, princíp začlenenia-vylúčenia) a súvisiace témy.

MATH 876 - Logika

Indukčná a rekurzná sentenciálna logika prvého poriadku logiky úplnosti, konzistencie a rozhodovateľnosti rekurzívnej funkcie. (Neponúka sa každý rok.)

MATH 883 - Teória množín

Teória axiomatickej množiny vrátane jej histórie, Zermelo-Fraenkelove axiómy, radové a kardinálne čísla, dôslednosť, nezávislosť a nerozhodnosť. (Neponúka sa každý rok.)

MATH 884 - Topológia

Otvorené množiny, uzáver, základňa a spojité funkcie. Prepojenosť, kompaktnosť, separačné axiómy a metrizovateľnosť.

Požiadavky: (MATH 767 s minimálnym stupňom D- alebo MATH 867 s minimálnym stupňom B-).

MATH 888 - Komplexná analýza

Komplexné funkcie, postupnosti, limity, diferencovateľnosť a Cauchy-Riemannovy rovnice, základné funkcie, Cauchyova veta a vzorec, Taylorova a Laurentova séria, zvyšky, konformné mapovanie.

Požiadavky: MATH 867 s minimálnym stupňom B-.

MATH 896 - Témy z matematiky a štatistiky

Kredity: 1-4

Nové alebo špecializované kurzy, ktoré nie sú zahrnuté v bežných ponukách kurzov.

Pravidlo opakovania: Môže sa opakovať najviac s 99 kreditmi.

MATH 898 - magisterský projekt

Kredity: 1-6

Môže sa opakovať s maximálnym počtom 6 kreditov. IA (priebežné hodnotenie). Cr / F.

Pravidlo opakovania: Môže sa opakovať maximálne s 6 kreditmi.

MATH 899 - Diplomová práca

Kredity: 1-6

Môže sa opakovať až do maximálnej výšky 6 kreditov. Cr / F.

Pravidlo opakovania: Môže sa opakovať maximálne s 6 kreditmi.

MATH 900 - Mosty od učebne k matematike

Úvod do cieľov programu MST. Študenti majú možnosť preskúmať matematické problémy, aby dokončili činnosti, ktoré nadväzujú medzi viacerými oblasťami matematiky vrátane matematického obsahu v študijnom programe MST a učebňou matematiky na strednej škole, a zúčastňovať sa na čítaniach / diskusiách on-line o podstate matematiky . Vyžaduje sa povolenie. Cr / F.

MATH 902 - Cvičenie z matematiky v učebni

Nadväzujúci kurz na šesť základných kurzov matematického obsahu študijného programu MST. Počas kurzu si študenti vyberú matematickú tému a / alebo súbor konceptov naučených v jednom zo základných kurzov MST a na strednej alebo strednej škole vytvoria a naučia jednotku na základe týchto konceptov. Vyžaduje sa povolenie. Cr / F.

Pravidlo opakovania: Môže sa opakovať až 3x.

MATH 905 - Euklidovské a neeuklidovské geometrie zo syntetickej perspektívy

Axiomatický vývoj geometrie, počínajúc konečnými geometriami, sa kladie na základné koncepty euklidovskej a neeuklidovskej geometrie zo syntetického hľadiska. Vyžaduje sa povolenie.

MATH 906 - Analytická a transformačná geometria

Základné koncepty transformačnej, projektívnej geometrie a inverznej geometrie vrátane vlastností kužeľovitých a kvadratických plôch. Vyžaduje sa povolenie.

MATH 909 - Pravdepodobnosť a štatistika pre učiteľov

Permutácie a kombinácie konečné vzorové priestory náhodné premenné binomické rozdelenie štatistické aplikácie.

MATH # 910 - Vybrané témy výučby matematiky pre učiteľov

Kredity: 1-4

Aktuálny vývoj a problémy v obsahu, učebných osnovách, učebných osnovách, metódach a psychológii výučby matematiky. Môže sa opakovať pre úver.

MATH 913 - Teória grafov a témy v diskrétnej matematike

Kľúčové teoretické a výpočtové aspekty teórie grafov a príbuzných oblastí diskrétnej matematiky. Preskúmané sú aplikácie teórie grafov, ako aj súčasné problémy typu „quotopen“. Vyžaduje sa povolenie.

MATH # 914 - Topológia pre učiteľov

Základné koncepty základných topologických sietí a množín problémov, máp a premien máp.

MATH 915 - Algebraické štruktúry

Skúmanie štrukturálnych podobností medzi zdanlivo rozdielnymi číselnými systémami a medzi nimi, počnúc spočítaním čísel a postupom k celým číslam, racionálnym číslam, skutočným číslam a komplexným číslam, ktoré vedie k diskusii o polynómoch ako celočíselnom analóge a k poliam. ako polynóm & quotquototients & quot cez základné koncepty delenia polí a Galoisova teória. Vyžaduje sa povolenie.

MATH 916 - Teória čísel pre učiteľov

Deliteľnosť a prvočíselné kongruencie Kvadratická reciprocita Teoretické funkcie čísel Diofantické rovnice dokonalé a priateľské čísla.

MATH # 917 - Matematický dôkaz a riešenie problémov

Úvod do abstraktnej matematiky s dôrazom na riešenie problémov a štruktúru dôkazov, metódy a techniky. Obsah obsahuje logiku, teóriu množín a základnú teóriu čísel.

MATH 918 - Analýza reálnych čísel

Úvod do základných pojmov v reálnej analýze, ktoré poskytujú matematický základ pre počet. Obsah sa zameriava na vlastnosti postupností a sériové vlastnosti funkcií vrátane spojitosti, derivácie a Riemannovho integrálu. Vyžaduje sa povolenie.

MATH 925 - Seminár na riešenie problémov

Štúdium rôznych stratégií a techník riešenia problémov v kontexte riešenia matematických problémov. Problémy zdôraznia súvislosti medzi základnými oblasťami algebry, geometrie a analýz. Môžu byť zahrnuté aj ďalšie matematické témy. Zvyčajne sa berie v spojení so súborom problémov so záverečnou skúsenosťou. Cr / F.

MATH 928 - vybrané témy z matematiky pre učiteľov

Kredity: 1-3

Nové alebo špecializované témy, ktoré nie sú obsiahnuté v bežných ponukách kurzov. Môže sa opakovať kvôli kreditu.

MATH 929 - priame čítanie

Kredity: 1-3

Projekt riadeného čítania na vybranú tému z matematiky alebo matematického vzdelávania, plánovaný v spolupráci s členom fakulty.

Pravidlo opakovania: Môže sa opakovať maximálne s 6 kreditmi.

MATH 931 - Matematická fyzika

Complex variables, differential equations, asymptotic methods, integral transforms, special functions, linear vector spaces and matrices, Green's functions, and additional topics selected from integral equations, variational methods, numerical methods, tensor analysis, and group theory. Students are required to have a mastery of differential equations linear algebra multidimensional calculus.

Equivalent(s): PHYS 931

MATH 941 - Bayesian and Computational Statistics

Current approaches to Bayesian modeling and data analysis and related statistical methodology based on computational simulation. Fundamentals of Bayesian estimation and hypothesis testing. Multi-level and hierarchical Bayesian modeling for correlated data. Introduction to Markov chain Monte Carlo based estimation approaches such as the Gibbs sampler and the Metropolis-Hastings algorithm. Mastery of intermediate statistics is required for this course, including: distributions, discrete and continuous random variables, transformation of variables (calculus based), bivariate and multivariate normal distribution, maximum likelihood estimation working knowledge of linear regression and analysis of variance basic linear algebra: vectors and matrices, linear spaces, matrix multiplication, inverse of a matrix, positive definiteness. Matrix-vector notation for linear regression and ANOVA.

MATH 944 - Spatial Statistics

Frequentist and Bayesian methods for estimation of characteristics measured in space (usually 2-dimensional Euclidean space). Spatial averaging. Spatial point processes: models for clustering and inhibition. Cluster detection. Point referenced data: variogram estimation, Kriging, spatial regression. Lattice based data: spatial auto-regression, Markov random field models. Spatial regression models. Non-Gaussian response variables. Hierarchical Bayesian spatial models and Markov chain Monte Carlo methods. Multivariable spatial models. Mastery of intermediate statistics including basics of maximum likelihood estimation linear regression modeling including familiarity with matrix notation, basic concepts of calculus including partial derivatives is required for this course.

MATH 945 - Advanced Theory of Statistics I

Introduction to the theory and practice of statistical modeling and inference. Basic multivariate analysis: covariance and expectation, multivariate-normal and non-central chi-squared distributions, linear and quadratic forms. Basic inequalities for probabilities and expectations: Markov, Chebyshev, Jensen, and Cauchy-Schwartz. Basic decision theory, sufficiency, minimal sufficiency, ancillarity and completeness, Point estimation: method of moments, maximum likelihood, Bayesian procedures, likelihood procedures and information inequalities. Measures of performance, notions of optimality, and construction of optimal procedures in simple situations. Convergence in distribution and in probability.

Prerequisite(s): MATH 856 with a minimum grade of B-.

MATH 946 - Advanced Theory of Statistics II

Asymptotic statistical inference: consistency, asymptotic normality and efficiency. Hypothesis testing: Neyman-Pearson lemma, uniformly most powerful test, generalized likelihood ration tests, Chi squared goodness-of-fit tests, Wald tests and related confidence intervals, pivotal quantities, optimality properties. Modern likelihood methods (quasi, pseudo and composite). Algorithmic inference: Gibbs sampling, bootstrapping, simultaneous inferences in high-dimensional data and functional data. Nonparametric and semiparametric estimation methods, asymptotic estimation theory and large sample tests. Prereq: MATH 945 or permission.

MATH 951 - Algebra I

Groups and their homomorphisms, products and sums, structure of groups rings and their homomorphisms, ideals, factorization properties.

Prerequisite(s): MATH 861 with a minimum grade of B-.

MATH 952 - Algebra II

Field extensions Galois theory module theory.

Prerequisite(s): MATH 951 with a minimum grade of B-.

MATH 953 - Analysis I

Measurable spaces and functions, measures, Lebesgue integrals, convergence theorems.

Prerequisite(s): MATH 867 with a minimum grade of B-.

MATH 954 - Analysis II

Cauchy theory and local properties of analytic functions, Riemann mapping theorem, representation theorems, harmonic functions.

Prerequisite(s): MATH 888 with a minimum grade of B-.

MATH 955 - Topology I

Subspace, product, and quotient topologies embedding separation and countability axioms connectedness compactness and compactifications paracompactness, metrization, and metric completions.

Prerequisite(s): MATH 884 with a minimum grade of B-.

MATH #956 - Topology II

Chain complexes homology of simplicial complexes, singular homology and cohomology axiomatic homology cup and cap products.

Prerequisite(s): MATH 861 with a minimum grade of B- and MATH 884 with a minimum grade of B-.

MATH 958 - Foundations of Math Education

Topics include: major issues and trends in mathematics education research, the profession and infrastructure of mathematics education, theoretical perspectives, cultural and historical aspects of mathematics education, and the research-practice interface. Examples span the K-16 spectrum.

MATH 959 - Introduction to Research Design in STEM Education

This course provides an overview of research design including preliminary considerations that go into selecting a qualitative, quantitative, or mixed methods design. Topics include the definition of the various approaches, developing research questions and/or hypotheses, reviewing the literature, understanding the use of theory, anticipating ethical issues, and developing writing strategies.

MATH 966 - Topics in Algebraic Topology I

An introduction to topics in algebraic topology.

Prerequisite(s): MATH #956 with a minimum grade of B-.

Repeat Rule: May be repeated for a maximum of 99 credits.

MATH 968 - Topics in Mathematics Education I

A) The Teaching and Learning of Mathematics B) Curriculum and History in Mathematics Education. Topics selected from: epistemologies of knowledge applied to mathematics theories of learning and teaching mathematics theoretical perspectives in research mathematics education research programs K-16 research methods for studying mathematics teaching, learning, and curricula theoretical frameworks for curriculum development, implementation of new curricula, and research on curricula historical perspectives of research in mathematics education the evolution and history or K-16 mathematics curricula both in United States and internationally. Versions A and B offered alternately.

Prerequisite(s): MATH 958 with a minimum grade of B-.

Repeat Rule: May be repeated for a maximum of 99 credits.

MATH #969 - Topics in Probability and Statistics I

Selected advanced topics from one or several of the following areas: probability, stochastic processes, design of experiments, biostatistics, Bayesian theory and methods, spatial and spatio-temporal statistics, time series analysis, nonparametric statistics.

Repeat Rule: May be repeated for a maximum of 99 credits.

MATH 973 - Topics in Operator Theory

Selected topics in operator theory.

Prerequisite(s): MATH 863 with a minimum grade of B-.

Repeat Rule: May be repeated for a maximum of 99 credits.

MATH 978 - Topics in Mathematics Education II

Credits: 1-3

An exploration of an area of research in mathematics education.

Repeat Rule: May be repeated for a maximum of 99 credits.

MATH 979 - Research Topics in Statistics

An exploration of the main statistical issues and computational methods associated with research problems from such areas as survival analysis, reliability, latitudinal data, categorical data, spatio-temporal data, and industrial processes. Student term projects require: literature searches, presentation, use of modern statistical software, and written reports. May be repeated barring duplication of topic.

Repeat Rule: May be repeated up to unlimited times.

MATH 997 - Statistics Seminar

A seminar of weekly and bi-weekly meetings organized by the statistics Ph.D. students with supervision by a statistics faculty member. Informal presentations of faculty members, students, and outside guest presenters also discussion of topics that are of mutual interest to its participants. Dissertation proposal presentations. Seminar presentations are open to the greater public. Statistics Ph.D. students are required to enroll for at least 3 semesters. Attendance is mandatory by those students who are enrolled in the seminar. Credits do not count towards the Master's degree. Cr/F.

Repeat Rule: May be repeated for a maximum of 6 credits.

MATH 998 - Reading Courses

Credits: 1-6

A) Algebra B) Analysis C) Operator Theory D) Geometry E) General Topology F) Algebraic Topology G) Applied Mathematics H) Mathematics Education I) Probability and Statistics.

MATH 999 - Doctoral Research

The University of New Hampshire
105 Main Street, Durham, NH 03824 | (603) 862-1234
TTY Users: 7-1-1 | 800-735-2964 (Relay NH)
Copyright © 2020-2021


Established in 1996, the Journal of Statistical Software publishes articles, book reviews, code snippets, and software reviews on the subject of statistical software and algorithms. The contents are freely available on-line. For both articles and code snippets the source code is published along with the paper. Statistical software is the key link between statistical methods and their application in practice. Software that makes this link is the province of the journal, and may be realized as, for instance, tools for large scale computing, database technology, desktop computing, distributed systems, the World Wide Web, reproducible research, archiving and documentation, and embedded systems. We attempt to present research that demonstrates the joint evolution of computational and statistical methods and techniques. Implementations can use languages such as C, C++, S, Fortran, Java, PHP, Python and Ruby or environments such as Mathematica, MATLAB, R, S-PLUS, SAS, Stata, and XLISP-STAT.


6. Probability of AT LEAST M Successes in N Trials

For example, we want to determine the probability of getting at least 4 heads in 10 tosses. Logically, the following situations qualify as success: 4 heads 5 heads 6 heads 7 heads 8 heads 9 heads and 10 heads. Obviously, the probability is better than the exactly 4 of 10 case.
There is a data type limit. The number of trials N must not be larger than 1754. There will be an overflow if you use very large numbers.


Mathematical Software

We are developing tools and algorithms to automate complex data analysis, reducing costs and increasing results. In December 2018, we released the first version of AdEvaluator™ , a program that scientifically evaluates whether and to what extent advertising boosts sales and profits using the actual sales data from accounting programs such as QuickBooks.

Complex data analysis is a multi-billion dollar business. Major data analysis tool makers alone report revenues totaling over $4 billion per year: SAS Institute ($3.2 Billion), IBM SPSS (.3-1.0 Billion), MathWorks ($850 Million), Wolfram Research (at least $40 million), and a number of less well known smaller firms. Medical businesses, financial firms, and science and engineering organizations spend billions of dollars per year on these tools and the salaries of the analysts, scientists, and engineers performing the analyses.

Complex data analysis increasingly determines the approval of new drugs and medical treatments, medical treatment decisions for individual patients, investment decisions for banks, pensions, and individuals, important public policy decisions, and the design and development of products from airplanes and cars to smart watches and children’s toys.

State-of-the-art complex data analysis is labor intensive, time consuming, and error prone — requiring highly skilled analysts, often Ph.D.’s or other highly educated professionals, using tools with large libraries of built-in statistical and data analytical methods and tests: SAS, SPSS, MATLAB, Mathematica, the SciPy ecosystem (numerical and scientific extensions to Python), the R statistical programming language, Excel and similar tools. Salaries and overhead for these analysts range from $40/hour to $200/hour (using a 25 % overhead rate), sometimes even more.

Total Cost of Analyses ($50/hour)

Analysis Duration Hours Total Cost
2 weeks 80 $4,000
2 months 320 $16,000
6 months 960 $48,000

Results often take months or even years to produce, are often difficult to reproduce, difficult to present convincingly to non-specialists, difficult to audit for regulatory compliance and investor due diligence, and sometimes simply wrong, especially where the data involves human subjects or human society. Many important problems in business and society remain unsolved despite modern computer-intensive data analysis methods.

A widely cited report from the McKinsey management consulting firm suggests that the United States may face a shortage of 140,000 to 190,000 such human analysts by 2018: http://www.mckinsey.com/business-functions/digital-mckinsey/our-insights/big-data-the-next-frontier-for-innovation

We are developing tools and algorithms to automate complex data analysis, reducing costs and increasing results.

The Mathematics Recognition Problem (about 14 minutes)

Introduction to Automating Complex Data Analysis (about 18 minutes)

Automating Complex Data Analysis Presentation to the Bay Area SAS Users Group (BASAS) on August 31, 2017 (about 32 minutes)

Our in-depth white paper discusses complex data analysis, presents a case study, and reports some preliminary results with a prototype of an automated system for data analysis. It covers the same material as our presentation to the Caltech Alumni Entrepreneurship Group (CAEG) in Palo Alto (below).

Automating Complex Data Analysis Presentation to Caltech Alumni Entrepreneurship Group (about 1 hour, 45 minutes)

We are developing tools and algorithms to automate complex data analysis, reducing costs and increasing results.


Statistical analysis and data mining have been identified as two of the most desirable skills in today's job market. Based on factors like pay, growth and job satisfaction, statistics has been named in separate job reports as one of the best careers for millennials. Data and the analysis of data is big business, and the Department of Labor projects a 25 percent growth in the need for employees trained in data analytics. For students pursuing a bachelor's degree in mathematics with a concentration in statistics, that means an exciting future of career opportunities in fields as diverse as business, finance, engineering, technology, sports, marketing, government and other areas of the economy.

These are just a few of the top career paths you can pursue with a major in this bachelor's degree program:

  • actuary
  • data scientist
  • financial analyst
  • market research analyst
  • software engineer
  • sports statistician
  • statistician
  • teacher or professor

Students also can combine statistics with other disciplines, such as business or economics, to enhance preparation for their personal career goals.


Statistics MCQs Tests

https://itfeature.com offering an online test for Statistics MCQs Tests (Multiple Choice Questions) for the preparation of different school, college, and universities examination to attain good marks.

By attempting with this test you will be able to learn and understand the statistics in an efficient way. At the end of each test, you can get your results. You are evaluated on the basis of the score you achieve by marking each question in the test as the correct one. It also highlights all question which is attempted by you as wrong or correct, giving you an idea about the most appropriate answer. Some questions in a test give you an explanation about the possible correct answer.

These MCQs in each test are selected for the purpose of the preparation of different examinations held by educational institutes and job offering related agencies. All these MCQs about Statistics will help the candidates of PPSC Statistics Lecturer’s jobs, Statistical Officers, Data Entry Operator and many other statistics related jobs in industry and other institution.


ESBStats - Statistical Analysis Software

Statistical Analysis and Inference Software for Windows with Average, Mode and Variance through to Hypothesis Analysis, Time Series and Linear Regression. Includes Online Help, Tutorials, Graphs, Summaries, Import/Export and much more. Download ESBStats - Statistical Analysis Software by ESB Consultancy

Language:
Publisher: ESB Consultancy
License: Shareware
Price: USD $79.00
Filesize: 6.5 MB
Date Added: 05/26/2007

Statistical Analysis and Inference Software for Windows covering everything from Average, Mode and Variance through to Hypothesis Analysis, Time Series and Linear Regression. Includes Online Help, Tutorials, Graphs, Summaries, Import/Export.
Read more

PCWin Note: ESBStats - Statistical Analysis Software 2.1.0 download version indexed from servers all over the world. There are inherent dangers in the use of any software available for download on the Internet. PCWin free download center makes no representations as to the content of ESBStats - Statistical Analysis Software version/build 2.1.0 is accurate, complete, virus free or do not infringe the rights of any third party. PCWin has not developed this software ESBStats - Statistical Analysis Software and in no way responsible for the use of the software and any damage done to your systems. You are solely responsible for adequate protection and backup of the data and equipment used in connection with using software ESBStats - Statistical Analysis Software.

Rating:


Pozri si video: t-test in Microsoft Excel (December 2021).