一组数据的趋势显著性如何检验

t检验常能用作检验回归方程中各个参数的显著性,而f检验则能用作检验整个回归关系的显著性.各解释变量联合起来对被解释变量有显著的线性关系,并不意味着每一个解释变量分别对被解释变量有显著的线性关系

1,数据输入方式不当.应设变量1为种类（有8个种类,1,2,...8）,变量2为指示剂（有2种检测方法,1,2）.正确的数据表应为两变量的组合（如1,1；2,1；3,1,),再加上测定值的三列表格.注

t检验的计算涉及两个主要的统计量,一个是均值差,另一个是标准误,因此,t检验的大小也是由二者共同决定,并不是说均值差异看起来很大,t值就一定显著,如果你的标准误过大,表明你的取样可能存在问题,这会影响

t值越大,sig值越小.sig值小于0.01或者0.05或者0.1就是显著异于0了.

你看可决系数够不够大嘛,或者看回归系数的T统计量-34.6462,P值也相当小了,所以是显著的；预测的时候先要自己预测出一个X值,然后直接带入回归方程计算出Y值就行了.

对于同一组数据（两个样本,n1=n2=30）基于小样本的t检验比基于大样本的z检验（u检验）更容易判断两样本间差距显著性

请给出原题再问：假设两组数据平均数为10，2，每组数据有3个值，标准差为0.03,0.01，计算两组数是否有显著性差异

检验方法有很多,如开方检验,t检验,具体参照概率论与数理统计

只有一组数据无法判断数据有无显著性差异只能做出这组数据的平均离差、标准差、方差、平均数等等统计量

你要是就做两组的检验,t检验就行.第一组的第一个题和第二组的第一个题.你要是想做多组的,应该用方差分析了.就是ANOVA或者univarite~也在analyse里面

两个数据比较大小就可以了.至少两组数据才需要显著性差异分析.

显著性检验的基本思想可以用小概率原理来解释.1．小概率原理：小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的,假若在一次试验中事件事实上发生了.那只能认为事件不是来自我们假设的总体,也就是认为我们对总体所做的

随后作者比较了两个生育时期线性回归模型的回归系数(斜率)和截距,作者发现两个生育时期回归系数(斜率)差异不显著,而截距差异显著.这种两组或多组回归系数之间的差异性如何检验?如何在R软件中实现?为此,我

方差分析由于涉及三组以上,因此比t检验需要有更多的注意问题.目前临床最常见的错误就是关于两两比较方面的.对于三组及以上资料,一般来讲,采用方差分析得到的F值是一个组间的总体比较.例如三组间比较如果有差

一,首先算出不同分布所对应的待定值a二,然后根据分布值表查出在不同的显著性水平下的值a1二,比较二者的大小就可判断：如果前者大则拒绝反之接受.具体的例子可以看一下大学的数理统计,不同的分布有不同的结果

t检验是看有无差异,相关是看变化趋势是否有关联.但从你描述来看,你这个问卷本身不太有说服力啊.顾客本身对酒店,既评期望分,又评实际分,其中混淆因素太多,你无法解释清楚.而且22个题最好合并一下维度,否

不正确,应该输入一起再问：����һ����û̫����

1、找到相关系数显著性检验表；2、然后确定自由度（n-m-1）,n,m分别代表样本个数和未知量维度；3、查找a0.01,a0.05,a.010对应的值；4、将相关系数r与a比较,确定显著性水平.

检验的显著性水平是(B）显著性水平是人们事先指定的犯第Ⅰ类错误的最大允许值.显著性水平越小,犯第一类错误的可能性自然就越小,但犯第二类错误的可能性则随之增大.确定了显著性水平就等于控制了犯第Ⅰ类错误的

Johansentest的teststatistics和t-test的计算方法完全不一样.他的teststatistics是用trace和eigenvalue来计算的.具体计算过程有点繁琐,我就不给你