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一元二次方程式计算器
通过化简后，只含有一个未知数（一元），并且未知数的最高次数是2（二次）的整式方程，叫做一元二次方程（quadratic equation with one unknown）。
例如：输入a=3, b=6, c=-123, d=-126 和e=1080 点击解四次方程。
线性回归方程计算器
线性回归建模直线观察到的数据通过使用一个线性方程变量之间的关系是一种方法。这是相同的所有形式的回归分析，专注于y的给定的X的条件概率分布，而不是在Y和X，它是多变量分析中的域的联合概率分布。两个变量之间的标量变量Y被认为是解释变量和其他的一个或多个变量X被认为是因变量表示 。
线性回归方程式：
线性回归直线Y=A+BX，其中X为解释变量，Y是变量的公式。直线的斜率为B ，A为截距（当X = 0时Y的值）。
线性函数使用线性回归和未知的模型参数估计从数据模型中的数据。这种方法被称为线性模型的建模数据。一般说，线性回归分配到一个模型，其中X的值是y的条件均值X的线性回归的仿射函数，很少有机会参考模型的中位数，或其他一些量化的条件y分布给定的X表示为X的一个线性函数.
要获得像B线的斜率，说明平均Y ，因变量线性回归计算平均X， 截距 线，回归方程和输入这个在线计算器是一个必不可少的工具来分析给定的两组数据之间的关系 。
一元三次方程式计算器
一元三次方程（英文：cubic equation in one unknown）是只含有一个未知数（即“元”），并且未知数的最高次数为3次的整式方程。一元三次方程的标准形式是ax3+bx2+cx+d=0（a，b，c，d为常数，x为未知数，且a≠0）。一元三次方程的公式解法为卡尔丹公式法。
例如，输入 a=1, b=8, c=16 和 d=10.点击解三次方程。
一元函数方程自动求解计算器
非常简单直观的对一元函数（方程）进行求解运算，给出运算结果的同时详细说明运算步骤。
支持函数：加+ 减- 乘* 除/ 乘方^ 三角函数 对数函数ln(x)和log(base,x)。
t分布计算器
t分布计算器，选定要计算的内容，然后在下面输入相应的数据，单击“计算”按钮进行计算。
一元四次方程式计算器
只含有一个未知数，并且未知数项的最高次数是4的整式方程叫做一元四次方程。
一元四次方程的一般形式是ax4+bx3+cx2+dx+e=0（a,b,c,d,e∈R，且a≠0）。
例如：输入a=3, b=6, c=-123, d=-126 和e=1080 点击解四次方程。
泊松分布计算器
泊松分布，离散概率函数用于估计传播与发生已知的平均速率的程度。当实验情况出现的时候，大量的可能性事件就会发生，泊松分布来指定某个给定的数据集或间隔固定时间事件数的概率。它是不对称的功能，并与超几何分布，二项分布和指数分布的强连接应用。
泊松分布，其中k = 0 ，1，2 ，...， n可以是从下面公式计算出
e 是自然对数等于2.71828的基数..
k 为发生的事件的数目;其中的概率是由给定的函数
K 是k的阶乘
λ是一个正实数，等于出现的给定时间间隔内的预期数目。例如，如果发生在平均每分钟3次的事件，一个是想要在10分钟的时间间隔发生k次的概率事件，人们会用泊松分布模型λ=10×3=30
两点式直线(斜率 距离 方程)计算器
已知A点坐标为（x1，y1）B点坐标为（x2，y2）求直线的方程
(Y-Y1)/(Y2-Y1)=(X-X1)/(X2-X1)
两点式直线方程计算器
已知A点坐标为（x1，y1）B点坐标为（x2，y2）求直线的方程
(Y-Y1)/(Y2-Y1)=(X-X1)/(X2-X1)
标准正态分布值计算器
此脚本生成一组正态分布值，平均值和标准偏差的特性，基于填写数值为基础计算输入。在概率统计中，标准偏差的统计分布是最为常见的。作为一个简单的定义，怎么摊开一组数据中的值的标准偏差的措施。如果数据点都是类似的，然后将标准偏差低（接近零）。如果数据点是高度可变的，然后是标准的变化（进一步从零）。标准偏差的定义公式的方差的平方根。这表明它的均方根（RMS）的偏离平均。标准偏差始终是一个正数，总是作为原始数据相同的单位计量。例如，如果数据的距离，以米为单位的测量尺寸，标准偏差也将被计算以米。
正态分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。期望值μ=0，即曲线图象对称轴为Y轴，标准差σ=1条件下的正态分布，记为N(0，1)。
标准正态分布
标准正态分布又称为u分布，是以0为均数、以1为标准差的正态分布，记为N（0，1）。
标准正态分布曲线下面积分布规律是：在-1.96～+1.96范围内曲线下的面积等于0.9500，在-2.58～+2.58范围内曲线下面积为0.9900。