Art of Stat: Concepts

Analyse Et Revue Des Applications Android: Art of Stat: Concepts, Développée Par Bernhard Klingenberg, Art of Stat. Inscrit Dans La Catégorie Enseignement. La Version Actuelle Est 1.6.0, Mise À Jour Le 25/10/2024 . Selon Les Avis Des Utilisateurs Sur Google Play: Art of Stat: Concepts. Atteint Plus De 1 Mille Installations. Art of Stat: Concepts A Actuellement 1 Revues, Note Moyenne 5.0 Étoiles

Explorez le théorème central limite, découvrez le coefficient de corrélation et la régression linéaire, et visualisez la probabilité de couverture des intervalles de confiance ou des erreurs de type I et II dans les tests d'hypothèse.

Améliorez votre compréhension en expérimentant ces concepts importants étape par étape. Pour les étudiants et les enseignants de statistiques.

L'application Art of Stat : Concepts donne accès aux modules suivants :

- Théorème central limite pour les moyennes
- Théorème central limite pour les proportions
- Explorer la corrélation
- Explorer la régression linéaire
- Explorer la couverture
- Erreurs et alimentation

CLT : Sélectionnez parmi plusieurs distributions de population réelles (asymétriques à gauche et à droite ou assez symétriques) et simulez le prélèvement d'un échantillon de la population.

Visualisez comment la distribution d'échantillonnage se construit, étape par étape. Explorez l'effet sur la distribution d'échantillonnage lorsque vous augmentez la taille de l'échantillon. Superposer la distribution normale.

Comparez la distribution d'échantillonnage de la moyenne à la distribution de la population, à la fois visuellement et en termes de statistiques clés.

Explorez la corrélation/régression linéaire : créez (et supprimez) des points dans un nuage de points en tapant sur l'écran. Afficher la ligne de régression ou les résidus. Simulez des nuages ​​de points et devinez le coefficient de corrélation.

Couverture et erreurs : explorez ce qu'implique une couverture de 95 % pour un intervalle de confiance pour une moyenne ou une proportion de population.

Consultez les erreurs de type I et de type II et explorez comment elles dépendent de la taille de l'échantillon et de la valeur réelle du paramètre. Trouvez et visualisez la puissance d'un test d'hypothèse.

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