📑 Table of Contents▼

SOCR (Statistics Online Computational Resource) [1] adalah alat (tool) dalam bahasa pemrograman komputer yang dikembangkan oleh University of California Los Angeles untuk analisis statistika dan teori probabilitas.

SOCR yang berbasis java dapat diperoleh secara gratis lewat jaringan Internet (situs web nya). Tool SOCR ini terdiri dari Interactive Distribution Applets, Statistical Analysis Modules, Data Modeler, Graphics Tools, Instructor's Notes dan sumber-sumber tambahan.[2]

Lihat pula

sunting

Referensi

sunting
  1. ^ Dinov, Ivo D. (2008). "Pedagogical Utilization and Assessment of the Statistic Online Computational Resource in Introductory Probability and Statistics Courses". Journal of Computers & Education. 50 (1 pages=284–300). doi:10.1016/j.compedu.2006.06.003. ;
  2. ^ Dinov, Ivo D. (2006). "Statistics Online Computational Resource". Journal of Statistical Software. 16 (1): 1–16.

Pranala luar

sunting


Ikon rintisan

Artikel bertopik perangkat lunak ini adalah sebuah rintisan. Anda dapat membantu Wikipedia dengan mengembangkannya.

📚 Artikel Terkait di Wikipedia

Bob Foster (akademisi)

Dimensions of Brand Equity—A Study on Tour and Travel Companies". Journal of Computational and Theoretical Nanoscience. 24 (12): 9397–9400. Foster, Bob (2024)

Toksikofor

2012. Diakses tanggal March 10, 2014. "ACToR: Aggregated Computational Toxicology Resource". Diarsipkan dari asli tanggal January 7, 2014. Diakses tanggal

Escherichia coli

Statistics Diarsipkan 2006-07-17 di Wayback Machine. (Inggris) E. coli computational and real Models Diarsipkan 2008-10-04 di Wayback Machine. (Inggris)

GAMESS

Algoritma perhitungan kemudian di sempurnakan oleh National Resource for Computational Chemistry atau NRCC Inggris yang selanjutnya menjadi dasar perhitungan

Bioinformatika

(2011). "The Roots of Bioinformatics in Theoretical Biology". PLOS Computational Biology. 7 (3) e1002021. Bibcode:2011PLSCB...7E2021H. doi:10.1371/journal

Analisis teknikal

Basic Books. Lo, A.W. (2000). "Foundations of Technical Analysis: Computational Algorithms, Statistical Inference, and Empirical Implementation". The

Kumpulan data COVID-19

Africa Open Data". Diakses tanggal 21 Maret 2021. "Open-Access Data and Computational Resources to Address COVID-19 | Data Science at NIH". datascience.nih

Gzip

""Low-Resource" Text Classification: A Parameter-Free Classification Method with Compressors". Findings of the Association for Computational Linguistics: