统计

使用线性插值求任意数据集的百分位数值。免费的在线百分位数计算器，对你的数字进行排序并返回任意所选百分位数处的值。

即时计算任意数据集的总体和样本标准差、方差和均值。免费的在线标准差计算器，提供分步结果。

根据均值和标准差计算一个值的 z 分数（标准分）。免费的在线 z 分数计算器，显示一个点距离均值有多少个标准差。

Calculate classification accuracy, precision, recall, F1 score, specificity and NPV from a confusion matrix (TP, TN, FP, FN).

Run a one-way ANOVA F-test from group summary statistics (n, mean, SD) and get the F statistic, p-value, and effect size.

利用灵敏度和假阳性率，通过贝叶斯法则将先验概率更新为后验概率。

计算 n 次试验中恰好 k 次、至多或至少 k 次成功的二项概率，以及均值和方差。

任意群体规模和天数下，至少两人同天生日的概率。

不放回从牌堆中抽取 n 张时，恰好 k 张或至少一张有利牌的概率。

使用卡方检验测试观测计数是否与期望计数或比例匹配。

从列联表检验两个分类变量之间的关联性。

从数据或汇总统计量计算变异系数（CV = SD/mean），以百分比表示。

n 次抛硬币中（公平或有偏）恰好、至少或至多 k 次正面朝上的概率。

从联合概率和 P(B) 求 P(A 在 B 条件下)，并检验两事件是否独立。

使用 z 分布计算均值的置信区间。免费的在线置信区间计算器，适用于 90%、95% 和 99% 水平，显示误差幅度、下界和上界。

计算两个数据集之间的皮尔逊相关系数 (r)，以衡量它们线性关系的强度和方向。免费的在线相关性计算器，带有 r² 和斜率。

计算两个等长变量 x 和 y 的样本或总体协方差。

Calculate all nine deciles (D1–D9) for any data set. Deciles divide data into ten equal parts at the 10th, 20th, … 90th percentiles.

为任意数据集计算均值、中位数、众数、极差、方差和标准差。

Calculate the expected value, min, max, variance, and standard deviation for any dice expression (NdS + modifier).

掷任意数量和类型骰子得到目标总点数（恰好、至少或至多）的概率。

将 68-95-99.7 规则应用于正态数据集：获得一、二、三个标准差区间和百分比。

从离散概率分布表计算期望值、方差和标准差。

对给定速率求指数概率 P(X<x) 和 P(X>x)，以及均值和方差。

从数据集获取最小值、Q1、中位数、Q3、最大值和四分位距，用于箱形图摘要。

计算首次成功发生在第 k 次试验的概率，以及累积概率、均值和方差。

从规模为 N 的有限总体中不放回地抽取 n 个，恰好抽到 k 个成功的概率。

计算数据集的四分位距、Tukey 围栏，并标记异常值。

Find the interquartile range, quartiles, and five-number summary for any data set — with a normal-distribution visualization of the IQR.

拟合最小二乘直线：斜率、截距、R²、方程及指定值处的预测。

Calculate lottery jackpot odds and prize-tier probabilities for any pool size and draw count using combinations.

在选定置信水平下计算均值或比例的误差幅度。

Calculate the mean absolute deviation, mean, median, range, and standard deviation of any data set.

Find the median, Q1, Q3, interquartile range, mode and range of any dataset — enter numbers separated by commas.

Calculate the midrange of a data set — the average of the minimum and maximum values — instantly from any list of numbers.

Find the mode (most frequently occurring value) of any dataset, with frequency breakdown and support for bimodal and multimodal data.

Calculate Mean Squared Error (MSE), Root MSE (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), and R² from actual and predicted values.

计算第 r 次成功前恰好失败 k 次的概率，支持累积选项，并给出均值和方差。

将 z 分数转换为面积或反向转换，并求任意正态曲线的 P(X<x)、P(X>x) 或区间概率。

Convert between probability, decimal odds, fractional odds, and American/moneyline odds in one step.

将赔率转换为概率，或将概率转换为正反赔率，并提供清晰的可视化分布。

使用 z 检验判断样本比例是否与假设比例存在显著差异。

使用单样本 t 检验判断样本均值是否与假设值存在显著差异。

使用单因素方差分析 F 检验比较三个或更多组的均值。

Detect outliers in a data set using the Z-score method — flag any value more than k standard deviations from the mean.

将 z、t、卡方或 F 检验统计量转换为任意尾部的 p 值。

使用配对 t 检验检验配对/前后测量之间的均值差异。

为任意 n 和 r 计算排列数 (nPr) 和组合数 (nCr)。免费的在线排列组合计算器，使用阶乘，即时给出结果。

在给定平均速率 lambda 下，计算恰好、至多或至少发生 k 次事件的泊松概率。

计算两个独立事件的概率：P(A and B)、P(A or B) 以及补事件 P(not A)。免费的在线概率计算器，适用于单一和组合事件。

Find Q1, Q2 (median), Q3, IQR and Tukey outlier fences for any data set — with a normal-distribution visualization and five-number summary.

Calculate the statistical range of a data set — the difference between the maximum and minimum values — plus mid-range and mean.

Calculate residuals (observed − predicted) for a set of data points. Get RSS, MSE, RMSE and a residual plot to diagnose model fit.

Calculate Relative Risk (RR), Odds Ratio (OR), Absolute Risk Difference and Number Needed to Treat/Harm from a 2×2 contingency table.

Calculate Relative Standard Error (RSE = SE / Mean × 100%) to assess the reliability of a survey or sample estimate.

求在目标误差幅度内估计总体均值所需的样本量。

计算在目标误差幅度内估计比例所需的样本量。

Calculate Simpson's Diversity Index (D) plus Shannon entropy and Pielou's evenness from species or category counts.

从数据列表或样本标准差与样本量计算均值标准误差（SEM）。

使用合并双比例 z 检验比较两个独立样本的比例。

使用 Welch 或合并双样本 t 检验比较两个独立组的均值。

计算 [a,b] 上的连续均匀概率：即时求出 P(c<X<d)、均值和方差。

为两个事件计算补集、并集和交集概率，可选独立或提供联合概率。

根据数值和权重对计算加权平均值（加权均值）。免费的在线加权平均值计算器，适用于成绩、GPA、价格和调查数据。

Calculate the mean x̄ = Σ m·p(x), variance, and standard deviation from a grouped frequency distribution using class midpoints.