บทนำ FactorAnalysis for Android
การวิเคราะห์ปัจจัย APP สำหรับ Android ประกอบด้วยองค์ประกอบ 3 ส่วน ส่วนแรกคือการประมวลผลตัวอย่างของตัวแปรสุ่ม ประการที่สองคือการแยกตัวประกอบของเมทริกซ์สหสัมพันธ์ และเครื่องคิดเลขตัวที่สามสำหรับการแจกแจงทางสถิติที่ทราบ
ตัวอย่างการประมวลผลส่วนประกอบของตัวแปรสุ่มได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดเก็บตัวอย่างของตัวแปรสุ่ม (แก้ไข ลบ เปลี่ยนชื่อ) เพื่อคำนวณลักษณะทางสถิติพื้นฐานเป็น: -ค่าเฉลี่ย; - ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน; - ความเบ้และความโด่ง; - เพื่อคำนวณช่วงความเชื่อมั่นของค่าเฉลี่ย - ความแปรปรวนและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน - ตรวจสอบว่าตัวอย่างมาจากตัวแปรสุ่มแบบกระจายปกติหรือสม่ำเสมอโดยใช้เกณฑ์ของเพียร์สัน - ตรวจสอบว่าตัวอย่างมาจากตัวแปรสุ่มแบบปกติ แบบสม่ำเสมอ และแบบเอกซ์โปเนนเชียลหรือไม่ โดยใช้เกณฑ์ของ Kolmogorov-Smirnov - และความเบ้และความโด่งเป็นศูนย์ - กำหนดฮิสโตแกรมของกลุ่มตัวอย่าง - การทดสอบการทำงานของสมมติฐานที่เกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน และอื่น ๆ.
แอปพลิเคชันมีฟังก์ชันสำหรับการกระจายที่ราบรื่น ซึ่งรวมถึงเนื้อหาสำหรับการกระจายภาพที่ปรับแล้ว (ราบรื่น) ที่เกี่ยวข้องกับตัวอย่าง ซึ่งไม่แยกออกจากเกณฑ์ของ Pearson และ Kolmogorov-Smirnovr
ในองค์ประกอบ การวิเคราะห์ปัจจัยสำหรับการแยกตัวประกอบเมทริกซ์สหสัมพันธ์ ใช้วิธีการสองวิธีที่ทราบ: องค์ประกอบหลัก (Pearson, 1901 และ Hoteling, 1933); และ - ปัจจัยหลัก (Spearman, 1904 1926) เมทริกซ์สหสัมพันธ์สามารถรับได้โดยการประมวลผลข้อมูลด้วยฟังก์ชันของแอปพลิเคชัน หรือโดยการป้อนหรือนำเข้าไปยังแอปพลิเคชันของเมทริกซ์สหสัมพันธ์สำเร็จรูป
สามารถบันทึกตัวอย่าง ผลลัพธ์ของการประมวลผล และฮิสโตแกรมได้ ตารางที่มีข้อมูลเหล่านี้สามารถส่งออกและส่งเพื่อบันทึกและพิมพ์ได้ แอปพลิเคชันมีฟังก์ชันสำหรับสร้าง ลบ และเลือกโฟลเดอร์เพื่อจัดเก็บข้อมูลผลลัพธ์
.
การวิเคราะห์ปัจจัยสำหรับ Android
การวิเคราะห์ปัจจัยของแอปสำหรับ Android ประกอบด้วยองค์ประกอบ 3 ส่วน ส่วนแรกคือการประมวลผลตัวอย่างของตัวแปรสุ่ม ประการที่สองคือการแยกตัวประกอบของเมทริกซ์สหสัมพันธ์ และเครื่องคิดเลขตัวที่สามสำหรับการแจกแจงทางสถิติที่ทราบ
แอพคือการจัดเก็บตัวอย่างตัวแปรสุ่มจำนวนมากและคำนวณเมทริกซ์สหสัมพันธ์
การประมวลผลตัวอย่างของตัวแปรสุ่ม
ตรวจสอบว่าตัวอย่างมาจากตัวแปรสุ่มแบบกระจายปกติหรือสม่ำเสมอโดยใช้เกณฑ์ของเพียร์สัน และเกณฑ์ของโคลโมโกรอฟ-สมีร์นอฟร์
กำหนดฮิสโตแกรมของกลุ่มตัวอย่าง
ใช้องค์ประกอบหลักสองวิธีและปัจจัยหลักสำหรับการแยกตัวประกอบเมทริกซ์สหสัมพันธ์
การคำนวณความน่าจะเป็นสะสมหรือตัวแปรสุ่ม
ข้อมูลผลลัพธ์สามารถส่งออกและส่งทางอินเทอร์เน็ต
สร้าง ลบ และเลือกโฟลเดอร์สำหรับผลลัพธ์การจัดเก็บข้อมูล
สมมติฐาน ฮิสโตแกรม ความน่าจะเป็นแบบสุ่ม การแจกแจงทางสถิติ เมทริกซ์สหสัมพันธ์ การแยกตัวประกอบ องค์ประกอบหลัก ปัจจัย
ตัวอย่างการประมวลผลส่วนประกอบของตัวแปรสุ่มได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดเก็บตัวอย่างของตัวแปรสุ่ม (แก้ไข ลบ เปลี่ยนชื่อ) เพื่อคำนวณลักษณะทางสถิติพื้นฐานเป็น: -ค่าเฉลี่ย; - ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน; - ความเบ้และความโด่ง; - เพื่อคำนวณช่วงความเชื่อมั่นของค่าเฉลี่ย - ความแปรปรวนและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน - ตรวจสอบว่าตัวอย่างมาจากตัวแปรสุ่มแบบกระจายปกติหรือสม่ำเสมอโดยใช้เกณฑ์ของเพียร์สัน - ตรวจสอบว่าตัวอย่างมาจากตัวแปรสุ่มแบบปกติ แบบสม่ำเสมอ และแบบเอกซ์โปเนนเชียลหรือไม่ โดยใช้เกณฑ์ของ Kolmogorov-Smirnov - และความเบ้และความโด่งเป็นศูนย์ - กำหนดฮิสโตแกรมของกลุ่มตัวอย่าง - การทดสอบการทำงานของสมมติฐานที่เกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน และอื่น ๆ.
แอปพลิเคชันมีฟังก์ชันสำหรับการกระจายที่ราบรื่น ซึ่งรวมถึงเนื้อหาสำหรับการกระจายภาพที่ปรับแล้ว (ราบรื่น) ที่เกี่ยวข้องกับตัวอย่าง ซึ่งไม่แยกออกจากเกณฑ์ของ Pearson และ Kolmogorov-Smirnovr
ในองค์ประกอบ การวิเคราะห์ปัจจัยสำหรับการแยกตัวประกอบเมทริกซ์สหสัมพันธ์ ใช้วิธีการสองวิธีที่ทราบ: องค์ประกอบหลัก (Pearson, 1901 และ Hoteling, 1933); และ - ปัจจัยหลัก (Spearman, 1904 1926) เมทริกซ์สหสัมพันธ์สามารถรับได้โดยการประมวลผลข้อมูลด้วยฟังก์ชันของแอปพลิเคชัน หรือโดยการป้อนหรือนำเข้าไปยังแอปพลิเคชันของเมทริกซ์สหสัมพันธ์สำเร็จรูป
สามารถบันทึกตัวอย่าง ผลลัพธ์ของการประมวลผล และฮิสโตแกรมได้ ตารางที่มีข้อมูลเหล่านี้สามารถส่งออกและส่งเพื่อบันทึกและพิมพ์ได้ แอปพลิเคชันมีฟังก์ชันสำหรับสร้าง ลบ และเลือกโฟลเดอร์เพื่อจัดเก็บข้อมูลผลลัพธ์
.
การวิเคราะห์ปัจจัยสำหรับ Android
การวิเคราะห์ปัจจัยของแอปสำหรับ Android ประกอบด้วยองค์ประกอบ 3 ส่วน ส่วนแรกคือการประมวลผลตัวอย่างของตัวแปรสุ่ม ประการที่สองคือการแยกตัวประกอบของเมทริกซ์สหสัมพันธ์ และเครื่องคิดเลขตัวที่สามสำหรับการแจกแจงทางสถิติที่ทราบ
แอพคือการจัดเก็บตัวอย่างตัวแปรสุ่มจำนวนมากและคำนวณเมทริกซ์สหสัมพันธ์
การประมวลผลตัวอย่างของตัวแปรสุ่ม
ตรวจสอบว่าตัวอย่างมาจากตัวแปรสุ่มแบบกระจายปกติหรือสม่ำเสมอโดยใช้เกณฑ์ของเพียร์สัน และเกณฑ์ของโคลโมโกรอฟ-สมีร์นอฟร์
กำหนดฮิสโตแกรมของกลุ่มตัวอย่าง
ใช้องค์ประกอบหลักสองวิธีและปัจจัยหลักสำหรับการแยกตัวประกอบเมทริกซ์สหสัมพันธ์
การคำนวณความน่าจะเป็นสะสมหรือตัวแปรสุ่ม
ข้อมูลผลลัพธ์สามารถส่งออกและส่งทางอินเทอร์เน็ต
สร้าง ลบ และเลือกโฟลเดอร์สำหรับผลลัพธ์การจัดเก็บข้อมูล
สมมติฐาน ฮิสโตแกรม ความน่าจะเป็นแบบสุ่ม การแจกแจงทางสถิติ เมทริกซ์สหสัมพันธ์ การแยกตัวประกอบ องค์ประกอบหลัก ปัจจัย
เพิ่มเติม
