<html><body bgcolor="#FFFFFF"><div>Hi,</div><div><br></div><div>see readme.txt. Basically:</div><div><br></div><div>you type 'exec builder.sce' once inside the toolbox directory (within scilab).</div><div>then all the times you want to use it. type 'exec loader.sce' withhin scilab, also inside the toolbox directory.<br><br><div><br></div>Ricardo.</div><div><br>On Jul 28, 2012, at 6:09 PM, Reinaldo <<a href="mailto:rei.listas@yahoo.com">rei.listas@yahoo.com</a>> wrote:<br><br></div><div></div><blockquote type="cite"><div><div style="color:#000; background-color:#fff; font-family:bookman old style, new york, times, serif;font-size:12pt"><div><span>Hi Ricardo,</span></div><div><span><br></span></div><div><span>How can I install it for Scilab-beta-1 - Mac OS X ?</span></div><div><br></div><div>All best,</div><div>Reinaldo.</div>  <div style="font-size: 12pt; font-family: 'bookman old style', 'new york', times, serif; "> <div style="font-size: 12pt; font-family: 'times new roman', 'new york', times, serif; "> <div dir="ltr"> <font size="2" face="Arial"> <hr size="1">  <b><span style="font-weight:bold;">De:</span></b> Ricardo Fabbri <<a href="mailto:rfabbri@gmail.com">rfabbri@gmail.com</a>><br> <b><span style="font-weight: bold;">Para:</span></b> <a href="mailto:users@lists.scilab.org">users@lists.scilab.org</a>; <a href="mailto:gsoc@lists.scilab.org">gsoc@lists.scilab.org</a> <br> <b><span style="font-weight: bold;">Enviadas:</span></b> Sábado, 28 de Julho de 2012 15:09<br> <b><span style="font-weight: bold;">Assunto:</span></b> [scilab-Users] new probability and statistics
 toolbox - CASCI<br> </font> </div> <br>Hi,<br><br>I'd like to share with you the new probability and statistics toolbox<br>CASCI that I uploaded with permission from the authors to ATOMS and<br>FORGE:<br><br><a href="http://atoms.scilab.org/toolboxes/casci" target="_blank"><a href="http://atoms.scilab.org/toolboxes/casci">http://atoms.scilab.org/toolboxes/casci</a></a><br><br>The git repository is in Forge.<br><br>Perhaps that will save some people ongoing work. Please give us<br>feedback on the usefulness of such a toolbox.<br><br>Here are the function descriptions:<br><br><br>intbinomial - binomial confidence interval<br>intexponential - exponential confidence interval<br>intnormalm - normal confidence interval for μ<br>intnormals - normal confidence interval for σ<br>intpoisson - Poisson confidence interval<br>cdfbeta - beta type 1 cdf<br>cdfbeta2 - beta type 2 cdf<br>cdfbinomial - binomial cdf<br>cdfchi2 - χ2 (central and non-central) cdf<br>cdfcv - sample coefficient of variation cdf<br>cdfdphase -
 discrete Phase-Type cdf<br>cdfexponential - exponential cdf<br>cdffisher - Fisher (central and non-central) cdf<br>cdffoldednormal - folded normal cdf<br>cdfgamma - gamma cdf<br>cdfgev - generalized Extreme Value cdf<br>cdfhypergeometric - hypergeometric cdf<br>cdfjohnson - Johnson’s cdf<br>cdflognormal - lognormal cdf<br>cdfmedian - normal sample median cdf<br>cdfnormal - normal cdf<br>cdfpareto - Pareto cdf<br>cdfpascal - Pascal cdf<br>cdfpoisson - Poisson cdf<br>cdfrnge - normal range cdf<br>cdfstandev - normal sample standard-deviation cdf<br>cdfstudent - Student (central and non-central) cdf<br>cdfweibull - Weibull cdf<br>boxbehnken - Box-Behnken designs<br>boxcoxlinear - Box-Cox linearity transformation<br>centralcomposite - central composite designs<br>coded2natural - coded to natural variables<br>doxpand - design expansion<br>doxptim - design optimisation<br>equiradial - equiradial designs<br>factorial2 - two levels full and fractional
 factorial designs<br>mulreg - multilinear regression analysis<br>mulregdisp - multilinear regression analysis results display<br>mulregplot - multilinear regression analysis results plot<br>natural2coded - natural to coded variables<br>plackettburman - Plackett-Burman designs<br>simpdex - simplex designs<br>fitbeta - beta type 1 parameters estimation<br>fitgamma - gamma parameters estimation<br>fitgev - generalized Extreme Value parameters estimation<br>fitjohnson - Johnson parameters estimation<br>fitlognormal - lognormal parameters estimation<br>fitweibull - Weibull parameters estimation<br>idfbeta - beta type 1 idf<br>idfbeta2 - beta type 2 idf<br>idfchi2 - χ2 (central and non-central) idf<br>idfcv - sample coefficient of variation idf<br>idfexponential - exponential idf<br>idffisher - Fisher (central and non-central) idf<br>idfgamma - gamma idf<br>idfgev - generalized Extreme Value idf<br>idfjohnson - Johnson’s idf<br>idflognormal - lognormal
 idf<br>idfmedian - normal sample median idf<br>idfnormal - normal idf<br>idfpareto - Pareto idf<br>idfstandev - normal sample standard-deviation idf<br>idfstudent - Student (central and non-central) idf<br>idfweibull - Weibull idf<br>allcombination - matrix element combinations<br>allpermutation - matrix element permutations<br>arrangement - number Ap of arrangements<br>combination - number Cn of combinations<br>confhyper - confluent hypergeometric function<br>depth - non parametric multivariate depth<br>hausdorff - Hausdorff (median) distance between polylines<br>lowess - LOcally WEighted Scatterplot Smoothing<br>momdphase - first moments of a Discrete Phase-Type distribution<br>nearestneighbors - find the k nearest neighbors<br>neldermead - Nelder Mead’s downhill simplex nonlinear optimization algorithm<br>savitzkygolay - Savitzky-Golay smoothing filter<br>simplex - simplex computation<br>simplexolve - solve a system of non-linear
 equations<br>torczon - Torczon’s multidirectional nonlinear optimization algorithm<br>vandercorput - Van der Corput’s sequence<br>boxplot - Box plot<br>qplot - quantile plot<br>qqplot - quantile-quantile plot<br>pdfbeta - beta type 1 pdf<br>pdfbeta2 - beta type 2 pdf<br>pdfbinomial - binomial pdf<br>pdfchi2 - χ2 (central and non-central) pdf<br>pdfcp - CP pdf<br>pdfcpk - CP K pdf<br>pdfcpm - CP M pdf<br>pdfcpmk - CP M K pdf<br>pdfcpuv - V ̈nnman’s Cp (u, v) pdf<br>pdfcv - sample coefficient of variation pdf<br>pdfdphase - discrete phase-type pdf<br>pdfexponential - exponential pdf<br>pdffisher - Fisher (central and non-central) pdf<br>pdffoldednormal - folded normal pdf<br>pdfgamma - gamma pdf<br>pdfgev - generalized Extreme Value pdf<br>pdfhypergeometric - hypergeometric pdf<br>pdfkernel - kernel smoothed pdf<br>pdfjohnson - Johnson’s pdf<br>pdflognormal - lognormal pdf<br>pdfmedian - normal sample median pdf<br>pdfmultinormal - multinormal
 pdf<br>pdfnormal - normal pdf<br>pdfpareto - Pareto pdf<br>pdfpascal - Pascal pdf<br>pdfpoisson - Poisson pdf<br>pdfrnge - normal range pdf<br>pdfstandev - normal sample standard-deviation pdf<br>pdfstudent - Student pdf<br>pdfweibull - Weibull pdf<br>quadhermite - Gauss-Hermite quadrature<br>quadlaguerre - Gauss-Laguerre quadrature<br>quadlegendre - Gauss-Legendre quadrature<br>quadsimpson - Simpson quadrature<br>rndbeta - beta type 1 random number generator<br>rndbeta2 - beta type 2 random number generator<br>rndbinomial - binomial random number generator<br>rndexponential - exponential random number generator<br>rndfoldednormal - folded normal random number generator<br>rndgamma - gamma random number generator<br>rndgev - generalized Extreme Value random number generator<br>rndjohnson - Johnson’s random number generator<br>rndlognormal - lognormal random number generator<br>rndmultinormal - multinormal random number generator<br>rndnormal - normal
 random number generator<br>rndpareto - Pareto random number generator<br>rndpascal - Pascal random number generator<br>rndpoisson - Poisson random number generator<br>rndstandev - normal sample standard-deviation random number<br>rndweibull - Weibull random number<br>generator<br>autocorrelation - autocorrelation coefficient<br>bootstrap - bootstrap sampling<br>correlation - correlation matrix<br>crosscorrelation - crosscorrelation coefficient<br>kurtosis - kurtosis coefficient<br>quantile - quantile<br>rnge - range<br>skewness - skewness coefficient<br>standev - standard deviation<br>totalmedian - total median coefficients<br>varcovar - variance-covariance matrix<br>arlmean - ARL of the mean control chart<br>arlmeanRR - ARL of the Run Rules mean control chart<br>arlmedian - ARL of the median control chart<br>arlmedianRR - ARL of the Run Rules median control chart<br>arlrnge - ARL of the range control chart<br>arlstandev - ARL of the standard-deviation
 control chart<br>arlstandevRR - ARL of the Run Rules standard-deviation control chart<br>cp - capability index CP estimation and confidence interval<br>cpk - capability index CP K estimation and confidence interval<br>krnge - range coefficients KR (n)<br>kstandev - standard-deviation coefficients KS (n, r)<br>mcpshahriari - Shahriari’s multivariate capability index CP<br>mcptaam - Taam’s multivariate capability index CP<br>andersondarling - Anderson-Darling’s normality test<br>ansaribradley - Ansari-Bradley’s test<br>bartlett - Bartlett’s test<br>grubbs - Grubbs test<br>kendall - Kendall’s test<br>levene - Levene’s test<br>mardia - Mardia’s test<br>spearman - Spearman’s test<br>tstbinomial1 - binomial one sample p test<br>tstbinomial2 - binomial two samples p test<br>tstexponential - exponential λ test<br>tstnormalm1 - normal one sample μ test<br>tstnormalm2 - normal two samples μ test<br>tstnormals1 - normal one sample σ
 test<br>tstnormals2 - normal two samples σ test<br>tstsku - normal skewness and kurtosis test<br>waldwolfowitz - Wald-Wolfowitz’s run test<br>wilcoxon1 - Wilcoxon’s one sample (paired) test<br>wilcoxon2 - Wilcoxon’s two samples test<br><br><br><br><br>--<br>Dr Ricardo Fabbri<br>Professor of Computer Engineering<br>GNU/Linux registered user #175401<br><a href="http://www.lems.brown.edu/~rfabbri">www.lems.brown.edu/~rfabbri</a><br>pt.wikipedia.org/wiki/IPRJ<br>labmacambira.sf.net<br><br>--<br>To unsubscribe from this mailing-list, please send an empty mail to<br><a ymailto="mailto:users-unsubscribe@lists.scilab.org" href="mailto:users-unsubscribe@lists.scilab.org">users-unsubscribe@lists.scilab.org</a><br>To check the archives of this mailing list, see<br><a href="http://mailinglists.scilab.org/" target="_blank">http://mailinglists.scilab.org/</a><br><br><br><br> </div> </div>  </div></div></blockquote></body></html>