Télécharger l'APK compatible pour PC
Télécharger pour Android | Développeur | Rating | Score | Version actuelle | Classement des adultes |
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SN | App | Télécharger | Rating | Développeur |
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1. | ![]() |
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Spiral Interactive |
2. | |
Télécharger | 4.5/5 564 Commentaires |
Jimmy Dickinson |
3. | ![]() |
Télécharger | 3.8/5 536 Commentaires |
Gameloft. |
En 4 étapes, je vais vous montrer comment télécharger et installer Line-Fit sur votre ordinateur :
Un émulateur imite/émule un appareil Android sur votre PC Windows, ce qui facilite l'installation d'applications Android sur votre ordinateur. Pour commencer, vous pouvez choisir l'un des émulateurs populaires ci-dessous:
Windowsapp.fr recommande Bluestacks - un émulateur très populaire avec des tutoriels d'aide en ligneSi Bluestacks.exe ou Nox.exe a été téléchargé avec succès, accédez au dossier "Téléchargements" sur votre ordinateur ou n'importe où l'ordinateur stocke les fichiers téléchargés.
Lorsque l'émulateur est installé, ouvrez l'application et saisissez Line-Fit dans la barre de recherche ; puis appuyez sur rechercher. Vous verrez facilement l'application que vous venez de rechercher. Clique dessus. Il affichera Line-Fit dans votre logiciel émulateur. Appuyez sur le bouton "installer" et l'application commencera à s'installer.
Line-Fit Sur iTunes
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Gratuit Sur iTunes | Bjarne Berge | 0 | 0 | 2.0 | 4+ |
The Line-Fit app uses linear regression to model the relationship between two variables (x and y) by fitting a linear equation to observed data. A linear regression line has an equation of the form Y = a + bX, where X is the explanatory variable and Y is the dependent variable. To measure the association between the two variables the correlation coefficient is used, which is a value between -1 and 1 indicating the strength of the association of the observed data for the two variables. The coefficient of determination, R2, measures how close the data are to the fitted regression line. One variable is considered to be an explanatory (independent) variable, and the other is considered to be a response (dependent) variable. In general, higher values of R2 indicate a better fit of the model to the given data. The slope of the line is b, and the intercept is a (the value of y when x = 0). R2 is always positive and equal to 1.0 for a perfect fit.