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統計分析装置

完全な統計要約を得るために番号を貼り付ける: 平均、メディアン、モード、標準偏差、分散性、クアリティ(Q1/Q2/Q3)、IQR、スキューネス、およびクトルシス.

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How to use Statistical Analyzer

  1. Commas、スペース、または newlines で区切られた数字を貼り付けます.
  2. すべての計算された統計でカードグリッドを確認します.
  3. 詳細なテキスト出力を拡大して、結果をコピーまたは保存します.

統計分析装置とは?

この統計アナライザは、任意の数値データセットの完全な要約を与えます。 標準偏差(σとサンプルs)、変動係数、クアリティ、インタークアリティ範囲、スキューネス、クアシスなどの先進的なものへのカウント、合計、範囲などの基本的な対策から、最も一般的に使用される記述的な統計を計算します。

ブラウザのクライアント側で、データがデバイスを離れることはありません。 数字はコンマ、スペース、セミコロン、または改行で区切ることができます。

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FAQ

人口とサンプル標準偏差の違いは何ですか?
人口の標準的な偏差(σ)は、N によって分割され、データが人口全体を表す場合に使用されます。 N-1で標準偏差(s)を分割し、データがより大きい人口の標本であるとき、それは偏見のない推定を与えます.
串が何を教えてくれますか?
スケウネスは、配布中の非対称性を測定します。 肯定的な串は尾が右(平均の下のより多くの価値)を拡張することを意味します、負の串は尾が左に伸びることを意味します。 -0.5と0.5の間の値は、大体対称データを示します.
クルトーシスとは?
Kurtosisは、あなたの分布の「仕立て」を測定します。 過剰なkurtosis(normal = 0)は、データがより重い尾(leptokurtic、> 0)またはより軽い尾(platykurtic、< 0)を持っているかどうかを通常の分布に伝えます.
サーバにアップロードしたデータはありますか?
いいえ。 すべての統計はブラウザで完全に計算されます。 デバイスを離れることはありません.

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Author

SC
Sarah Chen"The Data Whisperer"

Data Analyst & CSV Specialist

Sarah has spent more than a decade wrangling spreadsheets, debugging CSV exports, and teaching teams how to make data work for them. She previously led data-quality initiatives at a fintech unicorn, where she reduced reporting errors by 40 percent through automated validation pipelines. When she is not optimizing queries or writing about data tooling, you will find her mentoring junior analysts at local bootcamps and speaking at data literacy meetups.

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