Calculadoras estadísticas reversibles para pruebas de hipótesis, intervalos de confianza, tamaño de muestra, actualización bayesiana y tamaño del efecto.
Resuelve z = (x - μ) / σ para conocer a cuántas desviaciones estándar está un dato respecto al promedio, o despeja x, la media μ o σ.
Calcula SE = s / √n para medir la precisión del promedio muestral, la desviación estándar s o el tamaño de muestra n requerido.
Resuelve MOE = z × (σ / √n) para determinar el margen de error de un estudio, el valor crítico Z, la desviación estándar o el número de encuestados n.
Aplica la fórmula de Cochran n = z² × p(1 - p) / E² para saber cuántas respuestas n necesitas según el margen de error E (%), nivel de confianza y proporción esperada.
Calcula CV (%) = (σ / μ) × 100 para comparar la dispersión relativa en porcentaje entre conjuntos de datos con distintas escalas o unidades.
Resuelve b₁ = r × (s_y / s_x) para hallar la pendiente de regresión por mínimos cuadrados, la correlación de Pearson r o las desviaciones estándar s_y y s_x.
Resuelve OR = (p₁ / (1 - p₁)) / (p₂ / (1 - p₂)) para calcular el Odds Ratio clínico o estadístico, o las probabilidades en los grupos de estudio y control.
Resuelve P(A|B) = (P(B|A) × P(A)) / P(B) para actualizar una probabilidad inicial ante nueva evidencia diagnóstica o experimental.
Resuelve μ = λ × t para estimar el número medio de eventos esperados μ, la tasa de llegada λ por unidad de tiempo o la ventana de observación t.
Calcula μ = n × p para hallar el promedio de éxitos esperados μ, el número de intentos independientes n o la probabilidad de éxito individual p.
Resuelve E[X] = k / p para saber cuántos intentos se esperan en promedio hasta lograr k éxitos dada una probabilidad p en cada intento.
Resuelve S = (R_p - R_f) / σ_p para evaluar el Ratio de Sharpe anualizado, el rendimiento de la cartera, la tasa libre de riesgo o la volatilidad σ_p.
Calcula t = (x̄ - μ₀) / (s / √n) para pruebas de hipótesis, o despeja la media muestral x̄, la media hipotética μ₀, la desviación s o el tamaño n.
Resuelve d = (M₁ - M₂) / SD_pooled para medir la magnitud real de la diferencia entre las medias de un grupo de tratamiento y uno de control.