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translationData.csv
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137 lines (137 loc) · 10.5 KB
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translationData.csv
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Statistical Analysis Visualizations for Introductory Statistics Statistical Analysis Visualizations for Introductory Statistics site.title
Home Inicio home.title
About Acerca de SAVIS about.title
Download Bajar Archivo download.title
User Manual Manual del Usuario userManual.title
About Acerca de SAVIS about.title
Contact Contacto about.contact
Contributors Contribuidores about.contributors
Statistical Analysis Visualizations for Introductory Statistics (SAVIS) was conceived as part of a collaborative research project on statistical education between the Department of Mathematics and Statistics at California State University Sacramento (CSUS) and the School of Mathematics of the Universidad Autónoma de Yucatán (UADY). SAVIS is an educational tool to help to intuitively understand concepts of tests of statistical hypotheses using visualizations based on resampling and randomization techniques. SAVIS has an online and a stand-alone version (both freely available) in English and Spanish. Statistical Analysis Visualizations for Introductory Statistics (SAVIS) fue concebido como parte de un proyecto de investigación en educación de la estadística realizado por el Departamento de Matemáticas y Estadística de la Universidad Estatal de California Sacramento y la Universidad Autónoma de Yucatán. SAVIS es una herramienta educativa que ayuda entender conceptos de pruebas de hipótesis estadísticas a través de visualizaciones basadas en técnicas de aleatorización y re-muestreo. SAVIS tiene una versión autónoma y otra en línea, ambas gratis, en inlglés y en español. about.content1
SAVIS was created in the Spring of 2019 by the following group of graduating seniors from the Department of Computer Science at CSUS under the direction of Rafael E. Diaz Escamilla, a professor in the Department of Mathematics and Statistics at CSUS: SAVIS fue creado como un proyecto de titulación por los siguientes estudiantes del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad Estatal de California Sacramento bajo la dirección de Rafael E. Diaz Escamilla, profesor del Departamento de Matemáticas y Estadística de esta misma universidad: about.content2
One Proportion Una Proporción oneProportion.title
Tosses: Lanzamientos: oneProportion.tosses1
Min # of heads: Min # de caras: oneProportion.minHead
Max # of head: Max # de caras: oneProportion.maxHead
# of samples in interval: # de muestras en intervalo: oneProportion.samplesInterval
Proportion: Proporción: oneProportion.proportion
# of samples # de muestras oneProportion.noOfSamples
# of heads in # de muestras en oneProportion.noOfHeads
tosses: lanzamientos: oneProportion.tosses2
Samples Muestras oneProportion.Samples
Binomial Prediction Predicción Binomial oneProportion.binomial
Selected Seleccionadas oneProportion.selected
Remarks: Notas: oneProportion.remarkTitle
1. Double click the graph to zoom in/out if # of tosses >= 50. 1. Haga dos clics en al gráfica para agrandarla o disminuirla si el # de lanzamientos es >= 50. oneProportion.remark1
2. Click the legend to hide/show corresponding info in graph. 2. Haga un clic en las leyendas para mostrar/esconder infromación correspondiente. oneProportion.remark2
Reset Reinicio oneProportion.reset
Draw Samples Obtener Muestras: oneProportion.drawSamples
Total samples: Total # de muestras: oneProportion.totalSamples
Mean # of heads: Media # de caras: oneProportion.meanNoOfHeads
Standard Deviation Desviación Estándar oneProportion.standardDeviation
Probability of Heads p: Probabilidad de Caras p: oneProportion.probHeads
Add samples Agregar Muestras oneProportion.addSamples
Select interval for # of heads in Seleccione intervalo para el # de caras en oneProportion.selectInterval
One Mean Una Media oneMean.title
Enter Data: Teclee los Datos oneMean.enterData
Select Sample Data Seleccione Datos Muestra oneMean.selectData
Sample XXX Muestra XXX oneMean.sample
Please enter data or drop columns from cvs file here (no column titles - see sample data in drop down menu) Teclee datos aquí o arrastre archivo csv (sin títulos de columna - ver datos muestra en el menu de arriba) oneMean.textAreaPlaceHolder
Load Data Cargar Datos oneMean.loadData
Reset Reinicio oneMean.reset
ID # oneMean.id
Value Dato oneMean.value
Mean: Media: oneMean.mean1
Generate Hypothetical Population Generar Población Hipotética oneMean.chartTitle2
Shift mean Desplace la media oneMean.shiftMean
Increase data Incremente la muestra oneMean.increaseData
times veces oneMean.times
Draw Sample Obtenga la Muestra oneMean.drawSample
Sample size: Tamaño de muestra oneMean.sampleSize
# of samples # de muestras oneMean.noOfSample
Run Simulation Correr Simulación oneMean.runSim
Sampling Distribution of Means Distribucón de las Medias oneMean.chartTitle4
Type of Test Tipo de Prueba oneMean.pleaseSelect
One Tail Right Una cola (derecha) oneMean.oneTailRight
One Tail Left Una cola (izquierda) oneMean.oneTailLeft
Two Tails Dos colas oneMean.twoTail
Total # of samples: Total # de muestras: oneMean.totalNoOfSamples
Sample means at least as extreme as Medias iguales a o más extremas que oneMean.extremeSamples
samples muestras oneMean.samples
Samples Muestras oneMean.Samples
Proportion: Proporción: oneMean.proportion
# # oneMean.sampleNo
sample means medias oneMean.sampleMeans
Mean Media oneMean.mean2
Mean of sample means: Media de las medias: oneMean.meanOfsamplesMeans
Original Dataset Datos Originales oneMean.original
Hypothetical Population Poblacíon Hipotética oneMean.hypotheticalPopulation
Most Recent Draw Ultima Muestra oneMean.mostRecentDraw
NaN NaN oneMean.noData
Total # samples: Total # muestras: oneMean.totalSamples
No population data No hay población oneMean.errorNoPopulation
Standard Deviation Desviación Estándar oneMean.std
Sample exceeds population La muestra excede la población oneMean.errorNotEnoughElements
Two Means Dos Medias twoMean.title
Enter Data Teclee los Datos twoMean.enterData
Enter or Drop CSV with first column as group number (1 or 2) and second column as variable. No colunm names (see sample data) Teclee datos o arrastre aquí archivo csv: primera columa para codigo de grupos (1 o 2), segunda colunmna para la variable (sin títulos de columna - ver datos muestra) twoMean.placeholder
Load Data Subir Datos twoMean.loadData
Reset Reinicio twoMean.reset
Mean 1 (Group 1): Media 1 (Grupo 1): twoMean.gp1Mean
Mean 2 (Group 2): Media 2 (Grupo 2): twoMean.gp2Mean
Run Simulations Correr Simulaciones twoMean.runSims
Mean of Randomized Sample to Group 1: Media de la Muestra Randomizada al Grupo 1: twoMean.randomMean1
Mean of Randomized Sample to Group 2: Media de la Muestra Randomizada al Grupo 2: twoMean.randomMean2
Select Sample Data Seleccione Datos Muestra twoMean.selectData
Load Data Cargar Datos twoMean.loadData
NaN NaN twoMean.noData
Difference of Means (Mean 1 - Mean 2): Diferencia entre Medias (Media 1 - Media 2): twoMean.diffOfMean
Run Simulation Correr Simulacón twoMean.runSim
# of Simulations # de Simulaciones twoMean.numSim
Difference of Means (Randomized Samples): Differencia entre medias (de muestras aleatorizadas): twoMean.diffOfSampleMean
Sampling Distribution of Difference of Means Distribución de diferencias de medias twoMean.subTitle3
Type of Test Tipo de Prueba tailChart.pleaseSelect
One Tail Right Una cola (derecha) tailChart.oneTailRight
One Tail Left Una cola (izquierda) tailChart.oneTailLeft
Two Tails Dos colas tailChart.twoTail
NaN NaN twoMean.noData
Group 1 Grupo 1 twoMean.group1
Group 2 Grupo 2 twoMean.group2
Differences Diferencias twoMean.differences
Select differences at least as extreme as Seleccionar las diferencias iguales a o más extremas que: twoMean.selectAllExtreme
Samples Muestras twoMean.Samples
Total # samples: Total # de muestras: twoMean.totalSamples
# of Extreme Differences: # de Diferencias Extremas: twoMean.numSelected
Original Dataset Difference of Means: Diferencia de Medias en Datos Originales: twoMean.oriDiffOfMean
Mean of Sample Differences: Media de las Diferencias: twoMean.meanSampleDiff
Standard Deviation: Desviación Estándar: twoMean.stdSampleDiff
Proportion of Extreme Differences Proporción de Diferencias Extremas: twoMean.proportionSelcted
Group 1 and Group 2 must both have at least one element. Grupo 1 y Grupo 2 tienen que tener ambos al menos un elemento. twoMean.alertAtLeastOne
Two Proportions Dos Proporciones twoProportions.title
Enter Data: Teclee los Datos twoProportions.enterData
Group A Grupo A twoProportions.groupA
Group B Grupo B twoProportions.groupB
Successes Exitos twoProportions.successes
Failures Fracasos twoProportions.failures
Load Data Subir Datos twoProportions.loadData
Run Simulations Correr Simulaciones twoProportions.runSims
# of Simulations # Simulaciones twoProportions.noOfSims
Proportion of Succeses in Group A Proporción de Exitos en Grupo A twoProportions.propGroupA
Proportion of Successes in Group B Proporción de Exitos en Grupo B twoProportions.propGroupB
Difference of Proportions Differencias de Proporciones twoProportions.diffOfProp
Proportion of Successes Randomized to Group A Proporción de Exitos Randomizados al Grupo A twoProportions.propOfRandomA
Proportion of Successes Randomized to Group B Proporción de Exitos Randomizados al Grupo B twoProportions.propOfRandomB
Sampling Distribution of Difference of Proportions Distribución de las Differencias de Proporciones twoProportions.subTitle3
Select differences as extreme as: Selecionar las differencias iguales a o más extremas que: twoProportions.selectAllExtreme
Difference of Proportions in Original Data: Differencia de Proporciones en Datos Originales: twoProportions.oriDatasetDiff
Mean of Sample Differences: Media de las Diferencias de Proporciones: twoProportions.meanOfSampleDiff
Standard Deviation: Desviación Estándar: twoProportions.std
Total # Samples: Total # de Muestras: twoProportions.totalSamples
# Extreme Differences: # Diferencias Extremas: twoProportions.noOfSelected
Proportion Extreme Differences: Proporción de Diferencias Extremas twoProportions.propSamplesSelected
N/A N/A twoProportions.noSim
Select differences as extreme as: Seleccionar las diferencias iguales a o más extremas que: twoProportions.selectAllExtreme
NaN NaN twoProportions.noData
Differences Diferencias twoProportions.differences
Group A and Group B must both have at least one element. Grupo A y Grupo B tienen que tener ambos al menos un elemento. twoProportions.alertAtLeastOne
Differences Diferencias twoProportions.differences
Most Recent Draw Ultima Muestra twoProportions.mostRecentDraw