基于Scratch3.0二次开发。相对于原版，主要特点有：
中文字体加大30%，不伤眼；
菜单栏上内置 link 可连接Wedo等设备，无需另外安装 scratch link；
可生成 Python 代码，以便Scratch到Python的学习过渡；
可生成 Arduino 代码，直联 Nano 下载程序，支持超声波等传感器；
关联.sb3文件；
更新部分素材；
离线安装包，安装后可以不用联网；
适合青少年儿童编程使用，软件完全免费。
2022-11-12 23:05:46
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h = chi2cont(x) 对 m×n 列联表 x 中的数据执行卡方检验。 零假设是列（“处理”）之间的行变量分布（“结果”）没有差异。 测试结果在 h 中返回。 h=1 表示在 5% 显着性水平拒绝原假设。 h=0 表示不能在 5% 拒绝原假设显着性水平。
h = chi2cont(x,alpha) 在 (100*alpha)% 显着性水平上执行检验。 未指定时的默认值为 alpha=0.05；
[h,p] = chi2cont(...) 返回测试的 p 值。 p 值是在原假设下，观察值作为卡方检验统计量的极端或更极端的概率。
[h,p,X2] = chi2cont(...) 返回卡方检验统计量。
2022-11-12 22:35:31
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CHISQUARECONT 将表示 2x2 列联表的 2x2 矩阵作为输入，并且计算获得观察到的和每个更极端的表的概率基于卡方分布的皮尔逊卡方检验。 这当预期频率的总数增加时，卡方检验可能变得不可靠（列联表中的单元格值）不够大（总数小于20 或单元格包含小于 5 的值）。 在这种情况下，Fisher 精确检验应该改为使用。
用法：p = chisquarecont(contab) [p,x2] = chisquarecont(contab)
输入：contab -> 根据频率数据创建的 2x2 列联表输出：p -> 测试的 p 值（获得观察到的概率和每个更极端的表） x2 -> 卡方统计量的值
有关示例，请参阅文件内的帮助。
2022-11-12 22:34:27
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2022-11-12 11:45:48
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2022-11-12 11:24:34
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