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Berechnen Sie Pearson-, Spearman- und Kendall-Korrelationskoeffizienten mit statistischer Signifikanzprüfung und umfassender Analyse
Pearson-Korrelation: Setzt linearen Zusammenhang und normalverteilte Variablen voraus. Empfindlich gegenüber Ausreißern
Spearman-Korrelation: Nicht-parametrisch, funktioniert mit jedem monotonen Zusammenhang. Gut für ordinale Daten
Kendall Tau: Robuster gegenüber Ausreißern als Spearman, bevorzugt für kleine Stichproben oder bei Bindungen
P-Wert: Näherungswerte für Hypothesentests. Niedrigere P-Werte deuten auf stärkere Evidenz gegen die Nullhypothese (keine Korrelation) hin
Verschiedene mathematische Ungleichungen lösen und darstellen
Determinanten von Matrizen verschiedener Größen berechnen
Doppelintegrale und Integrale von multivariablen Funktionen berechnen
Partielle Ableitungen von multivariablen Funktionen berechnen