1的显著性水平

你那个0.02就是检验的p值,当它小于显著性水平时,就要拒绝原假设.显著性水平与犯第一类错误的概率之间不是一回事,但存在一个控制关系：犯第一类错误的概率不会超过显著性水平.这个控制关系也是我们在确定拒

一般带一个星号的是水平0.05,两个星号的是0.01,没有星号的不显著

p值说的是你算出来的一个检验变量所对应的概率值,比如算出来p值是10%,说的就是,你如果以此为界拒绝原假设的话,那么有10%的可能性要犯错误,就是说本来原假设对,但是你却给拒绝了.所以说p值越大,拒绝

方差分析中采纳我的吧.

再问：最后一步是怎么得到的。我文科生，有点不明白再问：倒数第二部懂，就是怎么这样就说明c是它呢再问：懂了，谢谢

正确,a称为显著性水品,也称置信概率,b是反第二类错误的概率,称1-b为检验的功效!

你说的是统计学中的假设检验问题.假设检验中,一般会先建立原假设,然后构造统计量,基于你的样本计算统计量,从而知道你的统计量发生的概率,一般而言概率大于0.05（显著性水平,拒真概率）的时候,一般接受假

C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类错误的概率,即我们在拒绝原假

拿u检验来讲,假设检验是这样的P{T>u}=1-α就是说要以1-α的“绝大多数情况”保证统计量大于,或者小于,或者是等于总体的某个均值或者方差,检验发现合适,就通过原假设.拒绝了,就接受备选假设

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

就说明你的交互作用可能有A1B1,A1B2,A1B3,A2B1.这几种处理水平结合引起的!这个没有什么的!你就需要探究这几种处理结合的差异.是不是有其他潜变量的影响.

首先,置信水平和置信度应该是一样的,就是变量落在置信区间的可能性,“置信水平”就是相信变量在设定的置信区间的程度,是个0~1的数,用1-α表示.置信区间,就是变量的一个范围,变量落在这个范围的可能性是

取0.05就是置信度为95%,取0.01置信度就是99%.具体选哪个就看得到的结果了,如有大部分都得P值都非常小,那就取0.01了,要是P值都很大,那就取0.05好了.一般情况下,0.05就可以,当然

置信概率：一般用1-alpha表示,它是一个接近于1的概率值,表明你得到的置信区间包含真参数的概率.一般常取为95%或者90%或者99%.是预先取定的值.显著性水平：一个预先取定的值,一般用alpha

可以用多因素方差分析,设置不饱和模型,将因素之间的交互作用不考虑,单独分析各个因素对观测变量的显著性在Analyze——GeneralLinearModel——Univate

取0.05就是置信度为95%,取0.01置信度就是99%.具体选哪个就看得到的结果了,如有大部分都得P值都非常小,那就取0.01了,要是P值都很大,那就取0.05好了.一般情况下,0.05就可以,当然

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

显著性水平如果为a,则置信度为1-a

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

a提高,就是说排斥Ho的增加,越来越多的例子被算作出格的,对样本聚拢于Ho的要求更加严格置信区间应该是包括期望以上(1-a)/2和以下(1-a)/2之内,总共1-a,排斥掉上下边缘的a/2和a/2如果