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Statistics Calculator Plus |
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価格 | 500円 | ダウンロード |
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| ｼﾞｬﾝﾙ | ユーティリティ | |||
サイズ | 7.5MB | |||
| 開発者 | Heng Jia Liang | |||
| 順位 |
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| ﾘﾘｰｽ日 | 2022-07-04 16:00:00 | 評価 | 評価が取得できませんでした。 | |
| 互換性 | iOS 12.0以降が必要です。 iPhone、iPad および iPod touch 対応。 | |||
Statistics Calculator is math calculator to find the sum, minimum, maximum, count, mean, median, mode, variance and standard deviation for a sample data set.
Features:
• Instant calculation.
• The result is copy able to another app.
• The formula is included as reference.
• Support up to 16 decimal places.
• Support various unit for each input.
Statistic is a single measure of some attribute of a sample (e.g. its arithmetic mean value). It is calculated by applying a function (statistical algorithm) to the values of the items of the sample, which are known together as a set of data.
Statistics Formulas:
Count [n] - The total number of data in data set.
Minimum - The smallest value in data set.
Maximum - The largest value in data set.
Sum - The total sum of all data values.
(x1 + x2 + ... + xn)
Mean - The sum of all of the data values divided by data count
mean = sum / n
Median - The median is the middle value. If there is an even number of observations, the median is the average of the two middle values
Mode - The value or values that occur most frequently in the data set.
Variance - The sum of the squared differences between data values and the mean, divided by the total count - 1
[ (x1 - mean)² + (x2 - mean)² + ... + (xn - mean)² ] / [n - 1]
Standard Deviation [s] - The square root of the variance
√variance
Thanks for your support and do visit nitrio.com for more apps for your iOS devices.
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• The formula is included as reference.
• Support up to 16 decimal places.
• Support various unit for each input.
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Minimum - The smallest value in data set.
Maximum - The largest value in data set.
Sum - The total sum of all data values.
(x1 + x2 + ... + xn)
Mean - The sum of all of the data values divided by data count
mean = sum / n
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Mode - The value or values that occur most frequently in the data set.
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