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统计

统计学是涉及数据收集、分析和阐述的数学分支。给定一组数据，Wolfram | Alpha能够即时计算各种描述性和推断性统计特性，并生成回归分析和方程拟合。Wolfram|Alpha对统计方法的广泛计算知识使您能够快速准确地分析、解释和可视化数据。

描述性统计

计算汇总数据集属性的统计度量。

计算数据集的基本描述性统计信息：

{25, 35, 10, 17, 29, 14, 21, 31}

计算统计数量：

平均值{21.3,38.4,12.7,41.6}
峰度{21.3,38.4,12.7,41.6}
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回归分析

根据数据调整不同的参数化模型。

使线条适合二维数据：

线性拟合{1.3、2.2、{2.1、5.8}、{3.7、10.2}、}4.2、11.8}

根据给定数据拟合多项式：

立方体拟合20.9,23.2,26.2,26.4,16.3，-12.2，-60.6，-128.9

根据给定数据拟合指数模型：

指数拟合0.783,0.552,0.383,0.245,0.165,0.097
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统计推断

使用统计和假设测试从数据集推断信息。

找出估计二项式参数所需的样本量：

二项式参数的样本量

计算总体平均值的置信区间：

t区间xbar=4.15，s=0.32，n=100

对总体平均值进行测试：

总体平均值的z检验
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随机变量

计算随机变量返回指定值或落在值范围内的概率，或确定随机变量的预期值。

计算随机变量的期望值：

X~泊松（7.3），EV[3X^4-7]

计算事件的概率：

P[-1.2<X<2.3]适用于12自由度的X~学生t
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