DiagramKolumnowy[WartośćPoczątkowa, WartośćKońcowa,
ListaWysokości]: Tworzy diagram kolumnowy na danym przedziale,
gdzie liczba kolumn jest wyznaczona przez długość listy, której elementami są
wysokości kolumn
Przykład: DiagramKolumnowy[10, 20, {1,2,3,4,5} ]
daje diagram z pięcioma kolumnami o określonej wysokości na przedziale [10, 20].
DiagramKolumnowy[WartośćPoczątkowa_a,
WartośćKońcowa_b Wyrażenie, Zmienna_k, OdLiczby_c, DoLiczby_d]:
Tworzy diagram kolumnowy na danym przedziale [a, b], gdzie wysokość kolumn jest liczona za pomocą wyrażenia,
którego zmienna k przebiega od liczby
c do liczby d
Przykład: Jeśli p = 0.1, q = 0.9, i n = 10 są liczbami, wtedy
DigramKolumnowy[
-0.5, n + 0.5, Dwumian[n,k]*p^k*q^(n-k), k, 0, n ]
daje diagram kolumnowy na przedziale [-0.5,
n+0.5]. Wysokości kolumn zależą od prawdopodobięństw liczonych według
danego wyrażenia..
DiagramKolumnowy[WartośćPoczątkowa_a,
WartośćKońcowa_b Wyrażenie, Zmienna_k, OdLiczby_c, DoLiczby_d, DługośćKroku_s]:
Tworzy diagram kolumnowy na danym przedziale [a, b], gdzie wysokość kolumn jest liczona za pomocą wyrażenia,
którego zmienna k przebiega od liczby
c do liczby d z krokiem długości s
DiagramKolumnowy[ListaSurowychDanych,
SzerokośćKolumn]: Tworzy diagram kolumnowy używając
surowych danych, którego kolumny maja daną szerokość.
Przykład: DiagramKolumnowy[ {1,1,1,2,2,2,2,2,3,3,3,5,5,5,5}, 1]
DiagramKolumnowy[ListaDanych,
ListaCzęstości]: Tworzy diagram kolumnowy używając listy
danych z odpowiadającymi im częstościami
Uwaga: Lista danych musi być listą, której liczby rosną o stałą wartość.
Przykład:
DiagramKolumnowy
[{10,11,12,13,14}, {5,8,12,0,1}]
DiagramKolumnowy
[{5, 6, 7, 8, 9}, {1, 0, 12, 43, 3}]
DiagramKolumnowy
[{0.3, 0.4, 0.5, 0.6}, {12, 33, 13, 4}]
DiagramKolumnowy[ListaDanych,
ListaCzęstości, SzerokośćKolumn_w]: Tworzy diagram
kolumnowy używając listy danych z odpowiadającymi im częstościami, którego
kolumny maja szerokość w
Uwaga: Lista danych musi być listą, której liczby rosną o stałą
wartość.
Przykład:
DiagramKolumnowy
[{10,11,12,13,14}, {5,8,12,0,1}, 0.5]
zostawia przerwy między kolumnami
BarChart[{10,11,12,13,14},
{5,8,12,0,1}, 0] tworzy wykres liniowy
WykresPudełkowy[PrzesunięcieY,
SkalaY, ListaSurowychDanych]: Tworzy wykres
pudełkowy używając surowych danych, którego pozycja pionowa w układzie
współrzędnych jest kontrolowana przez zmienną PrzesunięcieY a na wysokość
wpływa czynnik SkalaY
Przykład: WykresPudełkowy[0, 1, {2,2,3,4,5,5,6,7,7,8,8,8,9}]
WykresPudełkowy[PrzesunięcieY,
SkalaY, WartośćPoczątkowa, PierwszyKwartyl, Mediana, TrzeciKwartyl,
WartośćKońcowa]: Tworzy wykres pudełkowy dla danych
statystycznych w przedziale [WartośćPoczątkowa,
WartośćKońcowa]
Kowariancja[ListaLiczb1,
ListaLiczb2]: Oblicza kowariancję używając elementów
obu list.
Kowariancja[ListaPunktów]:
Oblicza kowariancję używając x- i y- współrzędnych punktów.
RegresjaLiniowa[ListaPunktów]:
Oblicza y od x linię regresji dla punktów.
RegresjaWykładnicza[ListaPunktów]:
Oblicza wykładniczą krzywą regresji.
RegresjaX[ListaPunktów]:
Oblicza x od y linię regresji dla punktów.
RegresjaLogarytmiczna[ListaPunktów]:
Oblicza logarytmiczną krzywą regresji.
RegresjaLogistyczna[ListaPunktów]:
Oblicza krzywą regresji w postaci a/(1+b
x^(-kx)).
Uwaga: Pierwszy i ostatni punkt danych powinny być możliwie blisko
krzywej. Lista powinna zawierać przynajmniej 3 punkty lepiej, gdy jest ich
więcej.
RegresjaWielomianowa[ListaPunktów, StopieńWielomianu_n]:
Oblicza wielomian regresji stopnia n.
RegresjaPotęgowa[ListaPunktów]:
Oblicza krzywą regresji w postaci a xb.
Uwaga: Wszystkie użyte punkty powinny być z pierwszej ćwiartki układu
współrzędnych.
RegresjaSinusoidalna[ListaPunktów]:
Oblicza krzywą regresji w postaci
a + b sin(cx+d).
Uwaga: Lista powinna zawierać przynajmniej 6 punktów, lepiej, gdy jest
ich więcej. List powinna zawierać przynajmniej dwa punkty ekstremum.
Histogram[ListaGranicKlas, ListaWysokości]:
Tworzy histogram z kolumn o danych wysokościach. Granice klas wyznaczają
szerokość i miejsce każdej kolumny histogramu.
Przykład: Histogram[{0, 1, 2, 3, 4, 5}, {2, 6, 8, 3, 1}]
tworzy histogram z 5 kolumn o danych wysokościach. Pierwsza kolumna jest
umieszczona w przedziale [0, 1],
druga kolumna jest umieszczona w przedziale
[1, 2], itd.
Histogram[ListaGranicKlas, ListSurowychDanych]:
Tworzy histogram używając surowych danych. Granice klas wyznaczają szerokość i
miejsce każdej kolumny histogramu i są używane do ustalenia jak dużo danych
elementów leży w każdej klasie.
Przykład: Histogram[{1, 2, 3, 4},{1.0, 1.1, 1.1, 1.2, 1.7, 2.2,
2.5, 4.0}] tworzy histogram z 3 kolumnami, o wysokościach 5
(pierwsza kolumna), 2 (druga kolumna) i 1 (trzecia kolumna).
OdwrotnośćNormalnego[Średnia, OdchylenieStandardowe,
Prawdopodobieństwo]: Oblicza funkcję odwrotnośćΦ(x) * (odchylenie standardowe) + (średnia)
gdzie odwrotnośćΦ(x)
jest funkcją odwrotną do funkcji gęstości prawdopodobieństwa Φ(x)
dla N(0,1)
Uwaga: Zwraca współrzędną –x dla danego prawdopodobieństwa.
Średnia[ListaLiczb]:
Oblicza średnią z listy elementów.
ŚredniaX[ListaPunktów]:
Oblicza średnią z x-współrzędnych punktów listy.
ŚredniaY[ListaPunktów]:
Oblicza średnią z y-współrzędnych punktów listy.
Mediana[ListaLiczb]:
Wyznacza medianę elementów listy.
Moda[ListaLiczb]:
Wyznacza dominantę(y) z listy elementów
Przykład:
Moda[{1,2,3,4}] zwraca listę pustą {}
Moda[{1,1,1,2,3,4}] zwraca listę {1}
Moda[{1,1,2,2,3,3,4}]
zwraca listę {1, 2, 3}
RozkładNormal[Średnia, OdchylenieStandardowe,
WartośćZmiennej]: Oblicza funkcję (Φ(x) - średnia ) / (odchylenie standardowe)
gdzie Φ (x) jest funkcją
gęstości prawdopodobieństwa N(0,1).
Uwaga: Zwraca prawdopodobieństwo dla danej wartości współrzędnej –x
(albo powierzchnię pod krzywą rozkładu normalnego na lewo od danej
współrzędnej- x).
PearsonR[ListaWspółrzędnychX, ListaWspółrzędnychY]:
Oblicza współczynnik korelacji momentów iloczynu Pearsona używając danych
współrzędnych - x i - y.
PearsonR[ListaPunktów]:
Oblicza współczynnik korelacji momentów iloczynu Pearsona używając danych
punktów.
Q1[ListaLiczb]:
Wyznacza dolny kwartyl elementów listy.
Q3[ListaLiczb]:
Wyznacza górny kwartyl elementów listy
OdchylenieStandardowe[ListLiczb]:
Oblicza odchylenie standardowe z liczb.
SigmaXX[ListaLiczb]:
Oblicza sumę kwadratów danych liczb
Przykład: Aby znaleźć wariancję z listy możesz użyć SigmaXX[lista]/Długość[lista]
- Średnia[lista]^2.
SigmaXX[ListaPunktów]:
Oblicza sumę kwadratów współrzędnych - x danych punktów
SigmaXY[ListaWspółrzędnychX, ListaWspółrzędnychY]:
Oblicza sumę iloczynów współrzędnych x- i y-.
SigmaXY[ListaPunktów]:
Oblicza sumę iloczynów współrzędnych -x i -y.
Przykład: Możesz znaleźć kowariancję listy punktów używając SigmaXY[lista]/Długość[lista]
- ŚredniaX[lista] * ŚredniaY[lista].
SigmaYY[ListaPunktów]:
Oblicza sumę kwadratów współrzędnych - y danych punktów
Sxx[ListaLiczb,
ListaLiczb]: Oblicza statystykę
Σ(x2)
- Σ(x)* Σ(x)/n
Sxx[ListaPunktów]:
Oblicza statystykę Σ(x2) - Σ(x)* Σ(x)/n
Sxy[ListaLiczb, ListaLiczb]:
Oblicza statystykę
Σ(xy) - Σ(x)* Σ(y)/n
Sxy[ListaPunktów]:
Oblicza statystykę Σ(xy) - Σ(x)* Σ(y)/n.
Syy[List of
numbers, List of numbers]: Calculates the statistic
Σ(y2)
- Σ(y)* Σ(y)/n
Syy[List of points]: Calculates the statistic Σ(y2) - Σ(y)* Σ(y)/n.
Uwaga: Te ilości są po
prostu nieznormalizowanymi postaciami wariancji i kowariancji X i Y otrzymane
przez Sxx = N var(X), Syy = N var(Y), i
Sxy = N cov(X,Y)
Przykład: Można znaleźć współczynnik korelacji dla listy punktów
używając Sxy[lista] / sqrt(Sxx[lista] Syy[lista]).
Wariancja[ListaLiczb]:
Oblicza wariancję z elementów listy.