EJB Suite предоставляет вам функциональность по основной статистике, частичной вероятности, стандартном распределении вероятности, гипотетическом тестировании, корреляции и линейной регрессии.
Статистический модуль:
- Статистический модуль взаимодействует с оценочными процедурами стандартных количественных измерений центральности и дисперсии числовых наборов. Данный модуль взаимодействует со средними взвешенными значениями, геометрическими значениями, диапазоном, стандартным отклонением, простой вариацией и коэффициентом вариаций.
Модуль дискретной вероятности:
- Модуль дискретной вероятности инкапсулирует основания дискретной вероятности и распределение дискретной вероятности. Данный компонент включает дополнение к закону, условную вероятность, кумулятивную функцию распределения, распределение вариантов и значений, ожидаемые значения, выражения упрощения и усложнения, включая случайные переменные.
Модуль корреляции и регрессии:
- Позволяет пользователю проверять отношения между двумя переменными. Эти поиски могут использоваться для предсказания одной переменной по данным значениям других переменных. Мы используем линейную и ранжирующуюся корреляцию, линейную регрессию и условные значения.
Модуль стандартной вероятности распределения:
- Этот модуль поможет вам в разработке приложений, которые взаимодействуют с двоичными, обычными, Пуассона, Парето, гипергеометрическими и экспоненциальными распределениями вероятности. Функция просмотра вероятностей позволит применять различные значения к каждому распределению. Мы также предлагаем вам методы, которые будут случайно генерировать числа по данному распределению.
Модуль подгона кривой:
- Модуль подгона кривой предлагает процедуры, по которым линейные и не линейные функции могут быть подогнаны в соответствии с подходом наименьшего квадрата к определенному набору данных, которые могут повлиять на ошибки в измерениях. Мы также включили функции, которые позволят выполнять анализ по типу ANNOVA, включая различные методы, типа T-Test статистики.
Модуль тестирования гипотез и предполагаемых интервалов:
С помощью данного компонента мы представляем вам два аспекта инференциальной статистики, которая известна как метод тестирования гипотез и условных интервалов.
