Exponencial moving average matlab

Análise estatística Nossos estatísticos especializados são capazes de orientá-lo sobre a melhor maneira de configurar sua pesquisa e métodos de coleta de dados. Se você ainda não coletou seus dados, podemos criar um arquivo do Excel para que você possa inserir seus resultados. Consultar exemplo. Podemos ajudá-lo com todas as suas necessidades de análise estatística, seja você trabalhando em uma área específica de pesquisa ou interpretando um conjunto de dados grande e multifacetado. Os serviços estatísticos de pesquisa de marfim incluem: Estatísticas básicas Estatísticas descritivas (Média, Média, Modo, Desvio padrão, Faixa, Gráficos amplificador Gráficos) Probabilidade (teoremas básicos sobre probabilidade Probabilidade condicional) Distribuições de probabilidade discreta (Binomial, Poisson, Geométrico, Hiper geométrico) Probabilidade contínua Distribuição (Normal, T, Qui Quadrado, F) Escala Z Intervalo de Confiança para Desvio Médico, Padrão e Proporção Teste de Hipóteses sobre média e proporção Teste de Hipótesis sobre Desvio Padrão e Variância ANOVA (Via de sentido único) Correção de MANOVA (correlação de Pearsons, correlação de classificação ) Biostatistics Regressão linear (regressão linear simples Regressão linear múltipla) Regressão não linear Regressão logística Teste não paramétrico (Chi quadrado, teste de execução, teste de sinal, teste de Mann Whitney U, teste de classificação de sinal de Wilcoxons, teste de Kruskal Wallis) Controle de qualidade estatística (Gráfico, gráfico R, gráfico C, gráfico P, gráfico NP) Teoria da decisão Teoria do jogo Programação linear P Análise de Séries roblem Tempo (Moving suavização média, Exponencial, tendência de montagem e modelos sazonais) números de índice Estatísticas de negócio Econometrics11.2.8grpstats 65292means65292sem65292counts65292name1229065292whichstats65292652921229065306 média sem12288 numel12288 gname12288 std12288 var12288 meanci1228895 predci1228895 alpha65292652920.0565292951229065306 65306 65306 20065292652921-5122906529265306 unidrnd (4,100,1) 12288100X1652921: 4652921,2,3,412290 normrnd (truemean, 1) 1228865292truemean65292112290 truemean ((uns (100,1), :) 12288 (uns (100,1), :) 6529210012290 65292n65292652926530665306 - 65292 (FL) 12289 (FD) (FI ) 12290 - inline 1228912290 12288 6530612288 65292M-12290 FL (x) x.-0.5 65292 estdisp65292on (parâmetro de dispersão) 65307 off 1229065292on12290 offset652921.012290pwts6529212290 const on () 65292 off 12290652886528912290 65292dev65292stats6529265306 stats. dfe () 12289 stats. s (), Stats. sfit () 12289stats. estdisp (1653070) stats. beta () stats. se (B), stats. coeffcorr (B), stats. t (Bt) 12 289 stats. p (BP), stats. resid () 12289stats. residp (Pearson) 12289stats. residd () 12289stats. resida (Anscombe) 12290 65292total65307 poor12290652920 112290652926529212290binomial12289 logit6528865289probit65306 65292glmfit65292glmfit65292clev652920.9512290 yfit-dlo, yfitdhi65292122906529212290 N 65292glmfit12290offsetconst12290 11.13.1 regressão (y, X) 65292Y XBB1229065292nxp65292n6529216529212290nx11229012290 65292alpha652920.0512290bint6529212290r6529212290rintr6529212290stats65292R1228912290 b65292se12290 pval65292 b065311 inmodel652926529212290j1j65307012290 stats12290 nextstep6529212290012290 history12290 65292Param1, value16529265306 inmodel 65292122906529212290 Penter 652920,0512290 premove 652920,0112290 visor 65306on65307off12290 maxiter 6528865289 manter 65292122906529212290 escala em 65307off12290 1. MaxIter653066529210012290 2. TolFun65306652921e-812290 3. TolX65306beta652921e-812290 4. Display6530665293off6528865289 iter final cftool cftool (xdata, ydata) 65292xdata12289ydata6530 6 GUI 6529265292 (goodness of fit) 122906529212290 Salvar no espaço de trabalho 6529212290