StatisticFormula 클래스

정의

네임스페이스:

System.Web.UI.DataVisualization.Charting

어셈블리:

System.Web.DataVisualization.dll

통계 수식을 계산합니다.

public ref class StatisticFormula

public class StatisticFormula

type StatisticFormula = class

Public Class StatisticFormula

상속

Object

StatisticFormula

설명

수식은 역 분포를 비롯한 분포 범주로 느슨하게 그룹화할 수 있습니다. 테스트; 및 기본 통계 수식입니다. 각 그룹에는 입력 및 반환 값과 관련하여 공통된 특성이 있습니다.

메서드

Name	Description
Anova(Double, String)	Anova 수식은 두 개 이상의 데이터 그룹의 평균 값 간에 통계적으로 유의한 차이가 있는지 여부를 결정합니다.
BetaFunction(Double, Double)	베타 함수는 베타 함수 값을 계산합니다.
Correlation(String, String)	상관 관계 수식은 두 임의 변수 사이에 존재하는 관계의 강도를 보여 줍니다.
Covariance(String, String)	공변성 수식은 두 임의 변수 사이에 존재할 수 있는 의존도를 측정합니다.
Equals(Object)	지정한 개체와 현재 개체가 같은지 여부를 확인합니다. (다음에서 상속됨 Object)
FDistribution(Double, Int32, Int32)	F 분포 수식은 F 분포의 확률을 계산합니다.
FTest(Double, String, String)	F 테스트 수식은 F 분포를 사용하여 두 샘플 F-테스트를 수행하고 샘플에 다른 분산이 있는지 확인하는 데 사용됩니다.
GammaFunction(Double)	감마 함수는 감마 값을 계산합니다.
GetHashCode()	기본 해시 함수로 작동합니다. (다음에서 상속됨 Object)
GetType()	현재 인스턴스의 Type 가져옵니다. (다음에서 상속됨 Object)
InverseFDistribution(Double, Int32, Int32)	역 F 분포 수식은 F 누적 분포의 역을 계산합니다.
InverseNormalDistribution(Double)	역정상 분포 수식은 표준 정규 누적 분포의 역을 계산합니다. 분포의 평균은 0이고 표준 편차는 1입니다.
InverseTDistribution(Double, Int32)	역 t-분포 수식은 학생 t 분포의 t-값을 확률 및 자유도의 함수로 계산합니다.
Mean(String)	평균 수식은 데이터 계열에 저장된 데이터의 평균 또는 평균을 계산합니다.
Median(String)	중앙값 수식은 데이터 계열에 저장된 데이터의 중앙값을 계산합니다.
MemberwiseClone()	현재 Object단순 복사본을 만듭니다. (다음에서 상속됨 Object)
NormalDistribution(Double)	정규 분포 수식은 표준 정규 누적 분포의 값을 계산합니다. 분포의 평균은 0이고 표준 편차는 1입니다.
TDistribution(Double, Int32, Boolean)	t 분포 수식은 Student의 t 분포 확률을 계산합니다.
ToString()	현재 개체를 나타내는 문자열을 반환합니다. (다음에서 상속됨 Object)
TTestEqualVariances(Double, Double, String, String)	분산이 같은 t-test 수식은 분산이 같은 Student의 t-distribution을 사용하여 t-test를 수행합니다.
TTestPaired(Double, Double, String, String)	t 테스트 쌍을 이루는 수식은 쌍을 이루는 샘플과 함께 Student의 t-distribution을 사용하여 t-test를 수행합니다. 이는 샘플에서 관찰된 자연 페어링이 있을 때 유용합니다(예: 샘플 그룹을 두 번 테스트하는 경우).
TTestUnequalVariances(Double, Double, String, String)	같지 않은 분산 수식을 사용하는 t-test는 같지 않은 분산과 함께 Student의 t-distribution을 사용하여 t-test를 수행합니다.
Variance(String, Boolean)	분산 수식은 데이터 그룹 내의 분산을 계산합니다.
ZTest(Double, Double, Double, Double, String, String)	Z 테스트 수식은 일반 분포를 사용하여 Z 테스트를 수행합니다.