Statcato — это настольное Java-приложение, разработанное для проведения базового статистического анализа и обучения вводной статистике. Программа сочетает инструменты для генерации и визуализации данных с набором методов описательной статистики, оценивания распределений, проверки гипотез и анализа взаимосвязей. Интерфейс ориентирован на пользователей с начальным и средним уровнем подготовки, в том числе студентов и преподавателей статистики, которые нуждаются в простом и доступном средстве для демонстрации статистических концепций.
Исторические сведения о Statcato ограничены: разработка велась как часть образовательных инициатив, и подробные данные о версиях и авторах могут быть не широко документированы в открытых источниках. Приложение типично распространяется как самостоятельный исполняемый файл на Java и обеспечивает кроссплатформенную работу при наличии установленной виртуальной машины Java. Архитектура программы включает модули для ввода данных, их синтетической генерации, расчёта статистик и построения графиков без необходимости глубоких знаний программирования.
- Генерация данных: создание синтетических наборов данных с заданными параметрами (среднее, стандартное отклонение, распределение), генерация выборок из нормального, равномерного и других распределений.
- Визуализация: построение гистограмм, коробчатых диаграмм (boxplot) и простых графиков распределений для наглядного анализа данных.
- Описательная статистика: расчёт показателей центральной тенденции и разброса (среднее, медиана, мода, дисперсия, стандартное отклонение, квантильные показатели).
- Распределения вероятностей: оценка и подгонка базовых распределений, вычисление плотностей и вероятностных характеристик для стандартных семей распределений.
- Доверительные интервалы: построение интервалов доверия для среднего и доли, с выбором критерия в зависимости от известности дисперсии и размера выборки.
- t‑тесты: одновыборочные и двувыборочные t‑тесты, включая проверку равенства средних и парные сравнения.
- Корреляция: вычисление коэффициентов корреляции (Пирсона, Спирмена) и сопровождение тестами на значимость корреляционных связей.
- Регрессия: простая линейная регрессия с оценкой коэффициентов, анализом остатков и показателями качества подгонки (R²).
- ANOVA: однофакторный анализ дисперсии для сравнения средних нескольких групп с соответствующими статистическими тестами и последующими сравнениями.
- Образовательные сценарии: готовые примеры и шаблоны экспериментов, позволяющие демонстрировать влияние размера выборки, разброса и предпосылок на выводы статистики.