两个独立样品检验 看方差

还有一个公式D(kX)=k²D(X)所以D(X-Y)=D(X)+D(-Y)=D(X)+(-1)²D(Y)=D(X)+D(Y)

令：Z=X-Y，则由于X，Y相互独立，且服从正态分布，因而Z也服从正态分布，且EZ=EX-EY=0-0=0，DZ=D（X-Y）=DX+DY=12+12＝1，因此，Z=X-Y～N（0，1），∴E|X-Y

1.在F值这一栏中,0.000<0.05,有差异,说明两样本方差不齐.第二栏本来就没有数据的,因为是两样本之间方差齐性比较,只有一个F值.2.有两个t值,是因为计算机把方差齐和方差不齐两种情况的

方差齐性检验中的P>0.10(第一个sig),认为方差齐性,t检验看第一行的结果；否则认为方差不齐,t检验看第二行的结果.再问：这个我知道，我就是想问方差齐性，t检验结果sig

在统计学中,两个独立样本做统计比较时,首先需用拟正态分布检验样本分布情况,如果不属正态分布,两个独立样本则要用非参数检验的两个独立样本u检验；如果属于正态分布,则采取取以下方法：1.样本量不同,可以采

方差齐性检验的意思是看各组间方差是否相等么?答：方差齐性检验是看两总体方差是否相等.方差齐就说明各组件方差相等?答：“方差齐说明各组间方差相等”这个表述是混乱的,概念不清.各样本的总体方差相等,即方差

单因素Anova方差分析中如果方差不齐时是会有几种方差不齐时的校正模型可供选择的,t检验方差不齐时应该也是校正模型,给出t,P值是很正常的,具体怎么校正的就不知道啦.但是一般单因素Anova出现方差不

这个地方需要看第一行的sig值0.040,而不是第二行的0.039.因为Levene检验F值对应的sig值为0.134,大于0.05,说明接受原假设（原假设就是两组总体的方差相等）,因此需要看第一行的

levene的结果主要出现在方差分析和独立样本T检验中,用于考察方差是否齐性.sig值是根据F值计算出来的,因此只要看sig值就可以推断方差是否齐性.一般情况下,只要sig值大于0.05就可以认为方差

1、检验正态分布的办法,在spss菜单中选择分析——描述统计——探索,将需要检验的变量放入因变量里面,选择“绘制——带检验的正态图,看一下testsofnormality就可以,如果成正态,sig不会

方差不齐的话也是可以做的,因为你分析结果中本来就有两行,MEANSCOMPARE里的IndependentSAMPLESTEST方法,结果有两行,上面一行是方差齐(equalvariancesassu

相等的,根据同分布就可知道

两个变量都符合标准正态分布了.怎么个就方差不同呢?标准正态分布N（0,1）,期望E=0,方差D=1也就说,两个变量都符合标准正态分布了,就期望和方差都相同了.叫同分布.楼主的问题应该是,两个变量都符合

E(aX+bY)=aE(X)+bE(Y);D(aX+bY)=a^2D(X)+2abCov(X,Y)+b^2D(Y);其中Cov(X,Y)表示X,Y的协方差.这是概率论中的经典公式,任何有关概率的书上都

若两个随机变量X和Y相互独立,那么两个随机变量的和的方差等于各自方差的和：          &nb

采用方差分析的结果作为依据因为方差分析就是为了避免两两t检验的错误才出现的

X2的二次项存在异方差,可以用1/X2做加权最小二乘,我试了试可以的,就是输入“lsy/x2cx1/x21/x2”自相关是看最后一行Durbin-Watsonstat1.900238,这个统计量接近2

同分布意味着期望和方差相同,但反过来不成立.毕竟期望和方差只是一阶矩和二阶矩,还有更高阶的矩存在.因此同分布事实上是很强的条件,更不必说是独立了

1F是方差检验,用方差齐性检验表来查表2sig是P是,即统计量t对应的面积3t是计算的出的检验统计量4两栏都是,说明是双侧检验所有的数据表明有差异,因为P值小于0.05,有统计学意义