基本情報
| サイトトップ | https://statmate.jp |
|---|
HTMLサイズ
| 1ページ平均HTML（バイト） | 225190.47 |
|---|
内部リンク集計
| リンク総数 | 197 |
|---|
外部リンク集計
| リンク総数 | 2 |
|---|
メタ情報
| meta description平均長 | 90.42 |
|---|---|
| OGPありページ数 | 19 |
| Twitterカードありページ数 | 19 |
HTML言語 分布
| キー | 割合 |
|---|---|
| ja | 89.47% |
| en-gb | 10.53% |
文字コード 分布
| キー | 割合 |
|---|---|
| utf-8 | 100.00% |
内部リンク分析（Internal）
| ユニーク内部リンク数 | 197 |
|---|---|
| ページあたり内部リンク平均 | 44.89 |
内部リンク 深さヒストグラム
| キー | 値 |
|---|---|
| 1 | 259 |
| 2 | 175 |
| 3 | 182 |
| 4 | 122 |
| 5 | 95 |
| 6 | 20 |
内部リンク 上位URL
キーワード分析（KeywordMap）
ワードクラウド上位
| 語 | 重み |
|---|---|
| statistical | 1 |
| you | 1 |
| method | 0.876977 |
| use | 0.666667 |
| each | 0.584651 |
| Analysis | 0.584651 |
| statistics | 0.555556 |
| StatFinale | 0.532416 |
| version | 0.453036 |
| Excel | 0.453036 |
| StatMate6 | 0.444444 |
| English | 0.444444 |
| will | 0.444444 |
| N0 | 0.444444 |
| SPSSの歪度 | 0.444444 |
| SPSS | 0.444444 |
| サンプル | 0.444444 |
| 画像クリックで拡大表示します | 0.444444 |
| year | 0.438488 |
| medical | 0.438488 |
| testing | 0.438488 |
| Sample | 0.438488 |
| Samples | 0.438488 |
| Multiple | 0.438488 |
| INFO | 0.380297 |
| StatMate | 0.362429 |
| GOFNORM | 0.362429 |
| Japanese | 0.333333 |
| Japan | 0.333333 |
| 例題 | 0.323877 |
| について | 0.304238 |
| buy | 0.292326 |
| 00pm | 0.292326 |
| Niigata | 0.292326 |
| was | 0.292326 |
| released | 0.292326 |
| software | 0.292326 |
| there | 0.292326 |
| more | 0.292326 |
| programs | 0.292326 |
| were | 0.292326 |
| able | 0.292326 |
| many | 0.292326 |
| which | 0.292326 |
| addition | 0.292326 |
| flow | 0.292326 |
| chart | 0.292326 |
| graphs | 0.292326 |
| calculation | 0.292326 |
| understand | 0.292326 |
共起語上位
| 語1 | 語2 | スコア | 共起ページ数 |
|---|---|---|---|
| Procedure | Selection | 2.190736 | 9 |
| 1群のみ | サンプル | 2.131628 | 10 |
| HISTLOG | KOLM | 2.087189 | 8 |
| のワークシートMULTI | 図は | 2.087189 | 8 |
| サンプル | 画像クリックで拡大表示します | 2.028338 | 10 |
| Independent | Samples | 2.012139 | 9 |
| method | testing | 1.988083 | 13 |
| FAX | TEL | 1.977153 | 8 |
| released | was | 1.977153 | 8 |
| chart | flow | 1.977153 | 8 |
| サイエンティフィック株式会社 | 日本スリービー | 1.977153 | 8 |
| HIST | POP | 1.977153 | 8 |
| ある集団50 | 名のコリンエステラーゼ値 | 1.977153 | 8 |
| 平均値や標準偏差など | 記述統計量を求めなさい | 1.977153 | 8 |
| スミルノフの棄却検定により極異常値の有無を調べなさい | 記述統計量を求めなさい | 1.977153 | 8 |
| スミルノフの棄却検定により極異常値の有無を調べなさい | 比較検証試験 | 1.977153 | 8 |
| EZRの結果と一致 | StatMateの歪度 | 1.977153 | 8 |
| StatMateの歪度 | 尖度検定は | 1.977153 | 8 |
| 尖度検定は | 標本データから母集団全体の歪度 | 1.977153 | 8 |
| 尖度を計算して行われます | 標本データから母集団全体の歪度 | 1.977153 | 8 |
| Excelでは | 尖度を計算して行われます | 1.977153 | 8 |
| Excelでは | 数式SKEW | 1.977153 | 8 |
| から簡単に歪度が簡単に計算できますが | 数式SKEW | 1.977153 | 8 |
| から簡単に歪度が簡単に計算できますが | 標本そのものの歪度です | 1.977153 | 8 |
| ExcelにはSKEW | 標本そのものの歪度です | 1.977153 | 8 |
| ExcelにはSKEW | という関数があり | 1.977153 | 8 |
| これは母集団全体の歪度を計算します | という関数があり | 1.977153 | 8 |
| これは母集団全体の歪度を計算します | またExcelでは | 1.977153 | 8 |
| またExcelでは | 数式KURT | 1.977153 | 8 |
| から簡単に尖度が計算できますが | 数式KURT | 1.977153 | 8 |
| から簡単に尖度が計算できますが | 過剰尖度を計算します | 1.977153 | 8 |
| 正規分布の尖度が3ですので | 過剰尖度を計算します | 1.977153 | 8 |
| Excel尖度 | 正規分布の尖度が3ですので | 1.977153 | 8 |
| Excel尖度 | 標本尖度 | 1.977153 | 8 |
| になります | 標本尖度 | 1.977153 | 8 |
| Excelの数式SKEW | 尖度は | 1.977153 | 8 |
| Excelの数式SKEW | とKURT | 1.977153 | 8 |
| とKURT | と同じ値です | 1.977153 | 8 |
| StatMateのスミルノフの棄却検定 | と同じ値です | 1.977153 | 8 |
| Grubbs | StatMateのスミルノフの棄却検定 | 1.977153 | 8 |
| Grubbs | Smirnov検定 | 1.977153 | 8 |
| Smirnov検定 | で最大値の異常性 | 1.977153 | 8 |
| が指摘 | で最大値の異常性 | 1.977153 | 8 |
| SPSSでもExtremesとして | が指摘 | 1.977153 | 8 |
| EZRでも最大値 | SPSSでもExtremesとして | 1.977153 | 8 |
| EZRでも最大値 | が外れ値と同定されています | 1.977153 | 8 |
| StatMateは | 多群 | 1.977153 | 8 |
| Sample | Single | 1.975518 | 9 |
| medical | statistics | 1.95884 | 12 |
| each | method | 1.930416 | 14 |