Art of Stat: Inference

Die Art of Stat: Inference-App bietet Zugriff auf die folgenden Module:

- Inferenz für Proportionen (eine und zwei unabhängige Stichproben)
- Inferenz für Mittelwerte (eine und zwei unabhängige Stichproben)
- Inferenz in linearen Regressionsmodellen (Steigung, Konfidenz- und Vorhersageintervalle)
- Chi-Quadrat-Test (Unabhängigkeit/Homogenität und Anpassungsgüte)
- Einweg-ANOVA zum Vergleich mehrerer Mittelwerte

Keine Werbung. Keine Abonnements. Schalten Sie alle Module gegen eine einmalige geringe Gebühr frei, oder jedes für eine noch geringere Gebühr.

Die Eingabe der eigenen Daten ist einfach:
Wenn Sie nur ein paar Beobachtungen haben (oder wenn Sie die zusammenfassenden Statistiken haben), geben Sie sie einfach ein. Laden Sie für größere Datensätze eine CSV-Datei Ihrer Rohdaten in ein Cloud-Konto (wie iCloud oder Google Drive) hoch oder senden Sie einfach eine E-Mail Datei für sich. Öffnen Sie dann die CSV-Datei in der App und wählen Sie die Variablen für Ihre Analyse aus. Sie können Rohdaten auch einfach aus einer Tabellenkalkulations-App (z. B. Numbers auf iOS oder Google Sheets) kopieren und einfügen. Beispieldatensätze werden bereitgestellt.

Die Ergebnisse sind umwerfend:
Die App bietet relevante Diagramme (nebeneinander oder gestapelte Balkendiagramme, Boxplots, Histogramme) und berechnet und visualisiert Konfidenzintervalle und p-Werte zum Testen von Hypothesen. Alle relevanten Informationen (wie Standardfehler, Fehlerspanne, z- oder t-Scores und Freiheitsgrade) werden übersichtlich dargestellt und beschriftet. Der P-Wert wird in einem Diagramm für die Normal-, t- oder Chi-Quadrat-Verteilung visualisiert.

Entwickelt für Schüler und Lehrer als praktisches Tool zur Durchführung grundlegender statistischer Inferenzen und zur spontanen Visualisierung von Ergebnissen.

Die App funktioniert im On- ​​und Offline-Modus (die App zeigt den Offline-Modus mit einem großen grünen Banner an), wodurch sie für Prüfungen geeignet ist.

Die App verfügt auch über spezielle Module zum Erkunden von Konzepten wie der Überdeckungswahrscheinlichkeit für Konfidenzintervalle oder der Konzepte von Fehlern vom Typ I und II und der Leistung. Es kann tatsächlich den Typ-II-Fehler und die Aussagekraft für Proportionstests (und bestimmte Tests für Mittelwerte) finden.

Teilen Sie Ihre Ergebnisse ganz einfach, indem Sie Screenshots machen.