數學集合在線計算：交集在線計算器，A∩B計算器集合的分類：並集：以屬于A或屬于B的元素爲元素的集合稱爲A與B的並（集），記作A∪B（或B∪A），讀作“A並B”（或“B並A”），即A∪B={x|x∈A,或x∈B}例如，全集U={1，2，
在線隨機數生成器産生隨機數有多種不同的方法。這些方法被稱爲隨機數發生器。隨機數最重要的特性是它在産生是後面的那個數與前面的那個數毫無關系。隨機數真正的隨機數是使用物理現象産生的：比如擲錢幣、骰子、轉輪、使用電子元件的噪音、核裂變等等。這
App說明單事件的概率A是寫單個事件的概率爲P（A）,p（A）或Pr（A）單事件補充概率與此相反的或補充的事件A是事件，事件A不發生，其概率由下式給出P(notA)=1-P(A)使用示例輸入數據：不可能的結果-n：5
App說明本網頁計算在樣本均值和樣本方差已經通過其它辦法算出的情況下進行各種情況（如方差已知，方差未知）的正態總體的有關區間估計。在輸入已經算出的樣本標准差或者已知的總體標准差時，也可以在前面加一個字母q後跟方差或者樣本方差的數值。總體標
App說明多個事件的聯合概率如果A和B這兩個事件發生在一個單一的性能的實驗，這就是所謂的A和B的交集或聯合概率，標記爲PP(AnB)。如果兩個事件，A和B是獨立的，則可以是來自于公式的聯合概率P(AnB)=P(A)P(B
本網頁進行有關二項分布的各種計算，二項分布的概率函數和累積概率函數如左邊公式所示。<br>在上面的列表中選擇要計算的內容，然後在左下面輸入相關的數據後，單擊“開始計算”按鈕進行計算。<imgsrc="/static/upload/8
本網頁在線計算二維離散型隨機變量的各種數字特征，包括數學期望，方差，協方差，相關系數。在上面的表格中，在第一行填好隨機變量X的各個可能值，在第一列中填好隨機變量Y的各個可能值，X和Y的可能值不能夠超過3個。然後在表的中間填好X,Y取各個
本網頁計算(0-1)分布參數的區間估計，其實就是某個事件A發生的概率p的區間估計。事件A可以是任何事件，例如，任抽一件産品，它是合格品，或者任去找一個工作，被聘用方聘用，下一盤棋，結果勝了，等等。通常需要反複地做上n次獨立試驗，事件A發
線性回歸計算定義線性回歸建模直線觀察到的數據通過使用一個線性方程變量之間的關系是一種方法。這是相同的所有形式的回歸分析，專注于y的給定的X的條件概率分布，而不是在Y和X，它是多變量分析中的域的聯合概率分布。兩個變量之間的標量變量Y被認爲
标准正态分布计算器这个计算器，需要使用Javascript的功能的浏览器。此脚本生成一组正态分布值，平均值和标准偏差的特性，基于填写数值为基础计算输入。在概率統計中，标准偏差的统计分布是最为常见的。作为一个简单的定义，怎么摊开一组数据中的
加權平均值計算-加權平均法在線計算器-如何計算加權平均數-股票權重計算什麽是加權平均值？舉例說明，下面是一個同學的某一科的考試成績：平時測驗80，期中90，期末95學校規定的科目成績的計算方式是：
負二項分布計算器負二項是一個離散概率函數也被稱爲帕斯卡或玻利耶分布，用于計數數據的分析，並備有概率爲整數值從0到無窮大。負二項分布類似伯努利試驗。所不同的是伯努利試驗表示成功的次數，而負二項表示發生在序列的開始，直到要實現成功的給定數目的
變異系數在線計算器CV-变异系数计算器在线的数据统计分析工具，专门计算,平均值，标准偏差和变异系数。定义：变异系数的概率分布的分散体被称为归一化的措施，通常缩写为CV。在概率论与统计，它也被称为组合风险或变异系数。CV的是来自于
計算只取有限個值的二維離散性隨機向量(X,Y)的相關系數ρ，及爲了求相關系數ρ而求出的X和Y的數學期望E(X),E(Y)，方差D(X),D(Y)，標准差σX,σY,協方差cov(X,Y)。在下面的輸入框裏輸入用兩個"|"字符隔開的三組數
線性代數矩陣代數式包括有理式（整式，分式）和無理式。在線性代數中用矩陣（向量）代替代數式中的實數，得到的代數式稱爲矩陣代數式。矩陣代數式遵守代數式的規律，但是也有自己的特殊規律。矩陣：是指縱橫排列的二維數據表格，最早來自于方程組的系數及
本網頁進行正態分布的有關計算，包括標准正態分布函數和反函數，一般正態分布函數和反函數，一些概率，上a分位數，等等。在右上角的列表中選擇要計算的選項，在下方填入要求的參數，然後單擊“開始計算”按鈕。注意在輸入標准差時，也可以以小寫字
貝葉斯法則計算器-數字概率計算器請輸入您的優先分布列。請注意，它也可能是整個數字輸入。輸入數值（成功和失敗）中的成功和失敗。按下數據庫按鈕計算後驗概率。在表中，“幾率”列中包含爲每個p值，歸一化，所以，最大的可能性是等于10000