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यादृच्छिक संख्या जनरेटर, संभावनाओं देखने, प्रतिगमन और साजिश रचने

नमूने एकत्र करके बहुत सारे वास्तविक विश्व माप पहले अध्ययन किए जाते हैं। जब हम उस वितरण की पहचान करते हैं, जिससे हम उस ज्ञात वितरण से उत्पन्न यादृच्छिक संख्या के साथ डेटा का अनुकरण कर सकते हैं।

यह उपकरण आपको चयनित वितरण के मापदंडों को कॉन्फ़िगर करने की अनुमति देता है। डेटा उत्पन्न करने और हिस्टोग्राम प्रदर्शित करने के लिए ट्रिगर आइकन पर क्लिक करें। जनरेटिंग रनों को दोहराकर, हम उसी वितरण से नमूने की भिन्नता का एक बेहतर दृश्य अनुभव प्राप्त कर सकते हैं जैसे कि आप वास्तविक जीवन नमूना माप एकत्र करते हैं। यह प्रक्रिया प्रसिद्ध मोंटे कार्लो सिमुलेशन है।

इसी तरह आप संभावनाओं को देख सकते हैं और यह उलटा है। यह वितरण और इनपुट स्तर भी प्रदर्शित करता है।

समर्थन रैखिक, उपस्कर प्रतिगमन और अवशिष्ट साजिश। सर्वाइवल कर्व के साथ कॉक्स रिग्रेशन।

स्कैटरिंग, प्रमुख घटक, बहुआयामी स्केलिंग, कपलान-मेयर वक्र और रोटेशन के साथ 3 डी प्लॉट पर समर्थन की साजिश