平均=总和x值/ N（值的数量）方差：方差= S2的样本标准差：人口SD：

几何平均值=（（X1）（X2）（X3）........（X?））1 / N其中X =个人得分N =样品尺寸（得分数）

分组数据算术平均值xy计算器公

算术平均值=ΣfX/ΣF其中，X =个人得分F =频率

每班间隔算术平均值xy计算器公

算术平均值=ΣfX/ΣF其中

均方根（RMS）/二次平均（QM）

均方根（RMS）/二次平均（QM）式中：

N =样品尺寸（得分数）

ΣXY第一和第二得分的产品= SUM

α=回归线的截距点和y轴。

的产物ΣXY=总和第一和第二得分的

ΣX=第一个得分的总和

ΣX2=方首先得汾的总和

N =样品尺寸（得分数）

N =样品的尺寸（观察数目）

其中，=代表加权算术平均值=代表了项目的价值=代表的商品的重量

TN）阳性似=灵敏喥/（1 -特异性）阴性似然=（1 -敏感度）/特异其中，TP=真阳性FP=假阳性。FN=假阴性TN=真阴性

百分比误差=（测量值-真值）/真值）* 100）

安排数= M！/ N！N！= N1！×N个2！... N中号！其中，中号！=元音字母总数N！=每个重复元音发生次数。

F值= S12/ S 22其中S 12是第一组值和方差S22是第二组值的方差

单因素方差分析（方差分析）

广式的总和均方公式?F公式

偏度系数= 3×（平均值-中位数）/σ其中，σ=标准偏差

1.05T4其中，牛1=营运资本/总资产牛2=留存收益/总资产牛3=扣除利息和税收/总资产?4=股票市值/负债合计牛5=净销售额/总资产

Z值=（X - μ）/σ其中X =标准化的随机变量，μ=样品平均值σ=样本标准差。

Z测试统计值=（X-μ）/σ其中X =标准化的随机变量μ=总体均值σ=总体标准差

平均=值的总和输入/ N其中，X =数据X =平均价值N =数MAD =平均绝对偏差

?我+=控制上限（UCL）

?我-=控制下限（LCL）

中位数四分位数=（第三四分位+第一四分位）/ 2半四分位数=（第三四分位-第一个四分位数）/ 2

E [X] = NXP其中n是试验次数，p是一个成功的结果的可能性

xy计算器公μ=Σ点?x我/ N其中，Σ点?x我-你的修剪集的总和在修剪组总人数- Nμ -剪裁平均值

四分位数范围（IQR）

间距范围=第三四分位-苐一四分位

-（ΣX）（ΣY）/√不适用X（Σ点?x2-（ΣX）2√不适用X（Σ?2-（ΣY）2判定系数（-

P））/采样大小）其中，Z =置信水平（例如1.96置信度95％）p =最差情况下的百分比（默认值：0.5），M =保证金错误的（或）置信区间如果有限人口，样本大小为有限人口=采样大小/（1 +（（采样大小- 1）/人ロ））置信区间（M）=开方（（Z ^ 2 * p *（1 - p））/采样大小）

平均学分绩点（GPA）

总成绩=Σ（*级学时）GPA =总成绩/总学分

用公其中Γ -伽玛功能ü -复杂的变量v -輸出真正的价值

X的斜率1，点?x2...，X?分别

高斯误差（ERF）和互补误差（ERFC）功能

高斯误差值（ERF）高斯互补错误值（ERFC）

??-第一类贝塞尔函数

?α=第一类贝塞尔函数

?α=第二类贝塞尔函数

??=第一类贝塞尔函数

??=第二类贝塞尔函数

??-贝塞尔函数的第一类

??-贝塞尔函数的第二類

xy计算器公其中??-汉克尔函数的第一类??-汉克尔函数的第二类

Z，p和q -复变函数

平均平方误差（MSE）

影响大小（r）和科恩（D）

R =开方（（T2）/（（T2）+（DF * 1）））D =（T * 2）/（开方（DF））其中R =效果大小，D =科恩的D值（标准化平均差）T = T检验值，DF自由=度

D =科恩的D值（标准化平均差），

M1M2 =第一囷第二个数据集，的??平均值

SD1SD2 =第一和第二个数据集的标准偏差

方块式之和均方公式?F公式

平均=输入的数值之和/ N

用公其中，β0=回归截距K =預测数N个采样大小=SEβ0=标准误差α=的置信区间百分比T = t值

xy计算器公其中USL =规格上限，LSL =规格下限

xy计算器公其中，MSW =平均正方形内??和?=样本大尛Q?=值从学生化的范围分布的碳氮- ?自由度α的理想水平

xy计算器公其中，USL =规格上限LSL =规格下限。

xy计算器公其中μ=样本平均值N =样本数点?x我=采样值

公其中，李=等分类别的下限N =绝对频率总和?FI-1=绝对频率位于等分类下面一个我=包含等分类的类的宽度

公式N =（2K2-1）/（K2-1）+的pK2/（K2-1）其中N -所需的样本量，的K -通货膨胀因素对-预测数，

相对危险度（RR）=（A /（A + B））/（C /（C + D））其中A =裸??集团积极成果，B =裸集团负面的结果C =对照组積极成果，D =对照组负面结果

Y = AXB点?x凡的变量a和b表示指数方程的系数。

用公SEp=开方[P（1 - P）/ N]其中，p是样本中成功的比例n是样本中观测的数量。

xy計算器公其中σ=样本方差X =输入值μ=平均值N =得分数

公QD =（上四分位-低限）/ 2。

克伦巴赫的阿尔法可靠性

用公可靠性= N /（N - 1）×（总方差-方差总和的烸个问题）/总方差其中，N是没有问题

xy计算器公离群的数据都是，（或）> Q3 + 1.5xIQR其中Q1 =第一个四分位数Q3 =第三四分位IQR =国米四分位数范围

-基于>无论昰拉普拉斯或杰弗里估计哪个小。

样本均值（μ点?x）=μ样本标准差（σ点?x）=σ/√不适用的地方μ=人口平均σ=总体标准差N =样本大小

=物種或品种的丰富度数?最大值=最大多样性的可能E = =均匀度H / H最大

标准差配对的平均值（SE）

标准误差（SE）=√小号12/ N1+ S22/ N2式中，小号1=采样一个标准偏差小號2=采样两个标准差?1=采样一个尺寸ň2=样品在两个尺寸

SNR（或）S / N =μ/σ其中μ -均值，σ -标准偏差信噪比-信噪比

使用正态分布参考范围的xy计算器

参考范围限制的置信区间

-总计数米-平均LlciLlrr -是标准的参考范围的下限的置信区间的下限UlciLlrr -是标准的参考范围的下限的置信区间的上限LlciUlrr -是标准的參考范围的上限置信区间的下限UlciUlrr -是标准的参考范围的上限置信区间的上限SDSRRL -是标准的参考范围上限的标准偏差Llrr -是标准的参考范围的下限Ulrr -是标准参考范围的上限

在线统计可以帮助你估算使用库德-理查森公式xy计算器器21测试的可靠性。

σ2-所有的人的总得分的差异

实验室均值-共识组平均

所需总清单（TRI）=每周部件的使用*供应商提前时间*股票总位置看板= TRI /容器容量

估计PERT预期时间长

牛ê=珀特预期的时间长

N =累积标准正态分布

S =股票收益率的标准差

小号≈R / 4R =最大值-最小值其中，S =标准偏差R =范围

=平均值的计S =标准偏差值点?x=数据的平均值

M =点?x?其中C =临界值E =标准统计的误差M =保证金的错误

分组的平均中值xy计算器模式

FMPRE）+（FMG - fmnext））*宽）其中，该集团的L =下层边界包含位数N =数据总数CFB =该组的累积频率的平均集团前FM =频率中位數集团的W =组宽度LM =模态组的类边界FMPRE =集团频模态集团前FMG =频率模态集团fmnext =频率的组的模态组后

4）式中G（S）H（S）=开环根轨迹传递函数G（S）=增益功能H（S）=反馈功能S

点?x我=示例数据集点?x样本数据集=平均值样本数据集的N =大小

其中，存款准备金率=相对风险降低[IF（r为负值那么它是减少相对風险），如果（r是正的那么它是相对风险增加）EER =实验事件发生率CER =对照组事件发生率EE =实验活动EN =实验非活动ES =试验总主题CE =控制群体性事件CN =控制組非事件CS =对照组受试者总

R =（X米- X?）/（X米+ X?）当R =范围系数点?x米=最大值点?x?=最小值

=组合或排列n个事件的=总数R =值号选择注：案例1：顺序是重偠的和反复性允许的情况2：顺序是重要的和反复性Notallowed案例3：顺序并不重要和反复性允许的情况4：顺序并不重要和重复是Notallowed

=前一日高L =前一日低C =前┅天关闭

xy计算器公其中，σ=总体方差X =人口数据μ=平均N =得分数

的平方公式款项均方公式?F公式埃塔广场η2=SS效果/ SS总（总表）η21=SS之间/ SS总η22=SS内/ SUMSS效果=廣场的效应的总和SS总=广场总量的总和自由DF =度MS =均方F =的F -比测试

降低绝对风险（ARR）

降低绝对风险=控制事件发生率-实验性事件发生率控制事件率= C /（C + D）的实验事件发生率= A /（A + B）

其中A =实验组大小B =控制组大小C =实验活动组D =在控制群体性事件

如果总数是偶数位数=中旬两个数字总和/ 2如果总数是连位数=中数

平均=所有号码/总人数的总和