Statistik

accumulateState

Akkumuliert die Status-Bits aller Zellen eines Tensors

Object accumulateState(Collection x)

  • x: ist der Tensor

DPMO

Berechnet den DPMO Wert für eine gegebene Spezifikationsgrenze und Verteilung.

Collection DPMO(Collection LSL, Collection USL, Collection trials, Collection failures, Collection dist, Collection param1, Collection param2, Collection param3)

  • LSL: ist die untere Spezifikationsgrenze.
  • USL: ist die obere Spezifikationsgrenze.
  • trials: ist die Anzahl der Versuche. Kann für eine gegebenen Verteilung leer bleiben.
  • failures: ist die Anzahl der Defekte. Kann für eine gegebene Verteilung leer bleiben, muß bei nicht gegebener Verteilung > 4 sein.
  • dist: Beschreibt die Art der Verteilung. Kann leer bleiben, wenn keine Verteilung angegeben wird. Die Normalverteilung wird mit dem Wert 1 gekennzeichnet.
  • param1: ist der erste Parameter der Verteilung (Mittelwert oder Form)
  • param2: ist der zweite Parameter der Verteilung (z.B. Standardabweichung)
  • param3: ist der dritte Parameter der Verteilung, wenn benötigt.

FisherTest

Performs the Fisher Test

Object FisherTest(Object a, Object b, Object c, Object d)

  • a: a
  • b: b
  • c: c
  • d: d

geoMean

Berechnet das geometrische Mittel einer Stichprobe oder einer Grundgesamtheit. Das geometrische Mittel ist die n-te Wurzel des Produkts von n-Werten. Es kann zur Berechnung einer mittleren Wachstumsrate verwendet werden.

Object geoMean(Collection x)

  • x: Eine Matrix oder ein Vektor

geoMeanExist

Berechnet das geometrische Mittel einer Stichprobe oder Grundgesamtheit.

Object geoMeanExist(Collection x)

  • x: Eine Matrix oder ein Vektor

harMean

Berechnet das harmonische Mittel einer Stichprobe oder einer Grundgesamtheit Das harmonische Mittel ist der Kehrwert der Summe der Kehrwerte der Werte.

Object harMean(Collection x)

  • x: Eine Matrix oder ein Vektor

harMeanExist

Berechnet den harmonischen Mittelwert einer Stichprobe oder Grundgesamtheit.

Object harMeanExist(Collection x)

  • x: Eine Matrix oder ein Vektor

identical

sucht nach identischen Zeilen oder Spalten in einer Matrix oder einem Tensor

Object identical(Collection x)

  • x: ist der zu testende Tensor

max

Liefert die größte Zahl in einer Matrix- oder Vektor-Komponente.

Object max(Collection x)

  • x: Eine Matrix oder ein Vektor

maxExist

Gibt die größte Zahl im Container zurück oder einen angegebenen Standard-Wert, wenn die jeweilige Zeile oder Spalte leer ist.

Object maxExist(Collection x, Collection alt=nothing)

  • x: Eine Matrix oder ein Vektor
  • alt: Der Standard-Rückgabewert.

mean

Berechnet den Mittelwert einer Stichprobe oder einer Grundgesamtheit. Der Mittelwert ist das arithmetische Mittel einer Gruppe von Werten.

Object mean(Collection x)

  • x: Eine Matrix oder ein Vektor

meanExist

Berechnet den Mittelwert einer Stichprobe oder Grundgesamtheit. Nur ausgefüllte Zellen werden berücksichtigt.

Object meanExist(Collection x)

  • x: Eine Matrix oder ein Vektor

median

Berechnet den Median. Daten von n Stichproben werden vom Kleinsten zum Größten geordnet. Für eine ungerade Stichproben-Größe ist der Median der Wert an Position (n+1)/2, für eine gerade Stichproben-Größe ist der Median der Mittelwert aus den 2 mittleren Werten der Reihge.

Object median(Collection x)

  • x: Eine Matrix oder ein Vektor

medianExist

Berechnet den Medianwert.

Object medianExist(Collection x)

  • x: Eine Matrix oder ein Vektor

min

Ergibt die kleinste Zahl in einer Matrix- oder Vektor-Komponente.

Object min(Collection x)

  • x: Eine Matrix oder ein Vektor

minExist

Ermittelt den niedrigsten aller Werte eines Containers. Wenn kein Wert vorhanden ist, wird der angegebene Standardwert verwendet.

Object minExist(Collection x, Collection alt=nothing)

  • x: Eine Matrix oder ein Vektor
  • alt: ist der Standardwert, der verwendet wird, wenn kein Eintrag existiert

NChooseK

calculates the binomial coefficient (n choose k).

Object NChooseK(Object n, Object k)

  • n: is the first index
  • k: is the second index <= n

normdist

Berechnet die Normalverteilung für einen gegebenen Mittelwert und eine Standardabweichung.

float normdist(float x, float m, float s)

  • x: ist eine Wahrscheinlichkeit die der Normalverteilung entspricht.
  • m: ist das arithmetische Mittel der Verteilung.
  • s: ist die Standardabweichung der Verteilung.

normdistinv

Berechnet das Inverse der Verteilungsfunktion, d.h. den Z-Wert für gebebenen Mittelwert, Standardabweichung und Prozentanteil.

float normdistinv(float x, float m, float s)

  • x: ist eine Wahrscheinlichkeit die der Normalverteilung entspricht.
  • m: ist das arithmetische Mittel der Verteilung.
  • s: ist die Standardabweichung der Verteilung.

quartile

Berechnet die Quartilen. Daten von n Stichproben werden vom Kleinsten zum Größten geordnet. Die erste Quartile ist der Wert an Position n/4, die dritte Quartile ist der Wert an Position 3 n/4

Object quartile(Collection x, Collection quartile)

  • x: Eine Matrix oder ein Vektor
  • quartile: Die gesuchte Quartile. Dieser Parameter muss 0, 1, 2, 3, 4 sein. Für 1 wird die erste Quartile zurückgeliefert. Für 3 wird die dritte Quartile zurückgeliefert. 0, 2 und 4 liefern das Minimum, den Median und das Maximum entsprechend min(), median() und max()

quartileExist

Berechnet das Quartil.

Object quartileExist(Collection x, Collection quartile)

  • x: Eine Matrix oder ein Vektor
  • quartile: Die gesuchte Quartile. Dieser Parameter muss 0, 1, 2, 3, 4 sein. Für 1 wird die erste Quartile zurückgeliefert. Für 3 wird die dritte Quartile zurückgeliefert. 0, 2 und 4 liefern das Minimum, den Median und das Maximum entsprechend min(), median() und max()

rootDiffSquares

Calculates the square root of a²-b². If (a²-b²) is negative, the function returns 0

Object rootDiffSquares(Object a, Object b)

  • a: is the first value
  • b: is the second value

rootSumSquares

Calculates the square root of a²+b²

Object rootSumSquares(Object a, Object b)

  • a: is the first value
  • b: is the second value

size

gibt die Anzahl der Zeilen/Spalten eines Objektes an

int size(Collection x, Object dim=nothing)

  • x: ist ein Vektor, eine Matrix oder ein Tensor
  • dim: ist der Index einer Dimension (0..n) oder der Baum einer Dimension

snormdist

Berechnet die kumulative Standardnormalverteilung, d.h. die Fläche unter der Kurve der Normalverteilung für einen gegebenen Z-Wert. Die Verteilung besitzt einen Mittelwert 0 und eine Standardabweichung 1.

float snormdist(float z)

  • z: ist der Wert, für den die Verteilung berechnet werden soll.

snormdistinv

Berechnet das Inverse der Verteilungsfunktion, d.h. den Z-Wert. Die Verteilung besitzt einen Mittelwert 0 und eine Standardabweichung von 1.

float snormdistinv(float p)

  • p: ist der Prozentwert, für den z berechnet werden soll.

stdDev

Berechnet die Standardabweichung einer Stichprobe.

Object stdDev(Collection x)

  • x: Eine Matrix oder ein Vektor

stdDevExist

Berechnet die Standardabweichung einer Zufallsgröße. Es werden nur die ausgefüllten Zellen berücksichtigt. Leere Zellen werden übergangen.

Object stdDevExist(Collection x)

  • x: Eine Matrix oder ein Vektor

stdDevP

Berechnet die Standardabweichung einer Grundgesamtheit, wenn alle Daten verfügbar sind

Object stdDevP(Collection x)

  • x: Eine Matrix oder ein Vektor

stdDevPExist

Berechnet die Standardabweichung einer Grundgesamtheit, wenn alle Daten vorhanden sind. Es werden nur ausgefüllte Zellen berücksichtigt.

Object stdDevPExist(Collection x)

  • x: Eine Matrix oder ein Vektor

stdErrorMean

Berechnet den Standardfehler des Mittelwerts, definiert als Standardabweichung der Stichprobe, dividiert durch die Quadratwurzel der Größe der Stichprobe.

Object stdErrorMean(Collection x)

  • x: Eine Matrix oder ein Vektor

stdErrorMeanExist

Berechnet den Standardfehler eines Mittelwertes. Nur ausgefüllte Zellen werden berücksichtigt.

Object stdErrorMeanExist(Collection x)

  • x: Eine Matrix oder ein Vektor

trimmedMean

Berechnet den gestutzten Mittelwert einer Stichprobe oder einer Grundgesamtheit.

Object trimmedMean(Collection x, Collection percent)

  • x: Eine Matrix oder ein Vektor
  • percent: Der Prozentsatz an größten und kleinsten Werten, die vor Berechnung des Mittelwerts zu entfernen sind. Für 'trimmed mean' sollte 5% gewählt werden. Wird 0 übergeben, dann liefert die Funktion den Mittelwert

trimmedMeanExist

Berechnet den getrimmten Mittelwert (trimmed mean) einer Stichprobe oder Grundgesamtheit.

Object trimmedMeanExist(Collection x, Collection percent)

  • x: Eine Matrix oder ein Vektor
  • percent: Der Prozentsatz an größten und kleinsten Werten, die vor Berechnung des Mittelwerts zu entfernen sind. Für 'trimmed mean' sollte 5% gewählt werden. Wird 0 übergeben, dann liefert die Funktion den Mittelwert

var

Berechnet die Varianz einer Stichprobe.

Object var(Collection x)

  • x: Eine Matrix oder ein Vektor

varExist

Berechnet die Varianz einer Stichprobe.

Object varExist(Collection x)

  • x: Eine Matrix oder ein Vektor

varP

Berechnet die Varianz der Grundgesamtheit, wenn alle Daten verfügbar sind.

Object varP(Collection x)

  • x: Eine Matrix oder ein Vektor

varPExist

Berechnet die Varianz einer Grundgesamtheit.

Object varPExist(Collection x)

  • x: Eine Matrix oder ein Vektor

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