"Программа проверки соответствия распределения набора значений нормальному закону с помощью критерия Пирсона" (Критерий Пирсона).

Standard

"Программа проверки соответствия распределения набора значений нормальному закону с помощью критерия Пирсона" (Критерий Пирсона). / Третьяков, Виктор Юрьевич (изобретатель).

Номер патента: RU 2020612594. ноя 26, 2019.

Результаты исследований: Патентование и регистрация прав на ИС › патент

BibTeX

@misc{32718cd73a564e1f95d555457ab9dd76,

title = "{"}Программа проверки соответствия распределения набора значений нормальному закону с помощью критерия Пирсона{"} (Критерий Пирсона).",

abstract = "Программа предназначена для проверки соответствия эмпирического статистического распределения набора данных нормальному закону распределения с помощью критерия согласия Пирсона. Наличие этого соответствия позволяет использовать критерии однородности Стьюдента и Фишера для проверки нулевой гипотезы о принадлежности двух наборов данных к одной генеральной совокупности, т.е. отсутствия значимых различий между этими наборами данных. Подготовка данных для программы требует записи данных в первый столбик в таблице Microsoft Excel. Для задания исходных данных пользователь должен навести в рабочей области (программе) курсор манипулятора «мышь» на первый оператор программы «Импорт данных из вектора», нажать правую клавишу манипулятора «мышь», в появившемся контекстном меню выбрать опцию «Свойства». Появится диалоговое окно, с помощью которого нужно указать файл данных. Использование программы не требует от пользователя знания программирования в сфере системы Mathcad. Результат работы программы появляется в конце рабоч",

author = "Третьяков, {Виктор Юрьевич}",

year = "2019",

month = nov,

day = "26",

language = "русский",

type = "Patent",

note = "RU 2020612594",

}

RIS

TY - PAT

T1 - "Программа проверки соответствия распределения набора значений нормальному закону с помощью критерия Пирсона" (Критерий Пирсона).

AU - Третьяков, Виктор Юрьевич

PY - 2019/11/26

Y1 - 2019/11/26

N2 - Программа предназначена для проверки соответствия эмпирического статистического распределения набора данных нормальному закону распределения с помощью критерия согласия Пирсона. Наличие этого соответствия позволяет использовать критерии однородности Стьюдента и Фишера для проверки нулевой гипотезы о принадлежности двух наборов данных к одной генеральной совокупности, т.е. отсутствия значимых различий между этими наборами данных. Подготовка данных для программы требует записи данных в первый столбик в таблице Microsoft Excel. Для задания исходных данных пользователь должен навести в рабочей области (программе) курсор манипулятора «мышь» на первый оператор программы «Импорт данных из вектора», нажать правую клавишу манипулятора «мышь», в появившемся контекстном меню выбрать опцию «Свойства». Появится диалоговое окно, с помощью которого нужно указать файл данных. Использование программы не требует от пользователя знания программирования в сфере системы Mathcad. Результат работы программы появляется в конце рабоч

AB - Программа предназначена для проверки соответствия эмпирического статистического распределения набора данных нормальному закону распределения с помощью критерия согласия Пирсона. Наличие этого соответствия позволяет использовать критерии однородности Стьюдента и Фишера для проверки нулевой гипотезы о принадлежности двух наборов данных к одной генеральной совокупности, т.е. отсутствия значимых различий между этими наборами данных. Подготовка данных для программы требует записи данных в первый столбик в таблице Microsoft Excel. Для задания исходных данных пользователь должен навести в рабочей области (программе) курсор манипулятора «мышь» на первый оператор программы «Импорт данных из вектора», нажать правую клавишу манипулятора «мышь», в появившемся контекстном меню выбрать опцию «Свойства». Появится диалоговое окно, с помощью которого нужно указать файл данных. Использование программы не требует от пользователя знания программирования в сфере системы Mathcad. Результат работы программы появляется в конце рабоч

M3 - патент

M1 - RU 2020612594

ER -

ID: 78411866