格兰杰怎么看是在%的显著水平

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

看P值,即P>|t|那一列.另外取决于你定的显著性水平,如显著性水平设为5%,则P值小于0.05的变量都是显著的.

在老师的耐心指导下,同学们的朗读水平明显提高了.

方差分析中采纳我的吧.

先看F检验的结果,你给出来了吗是不是显著的,看了之后再谈论Duncan的问题吧,我替别人做这类的数据分析很多的再问：大神还是私密你吧

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

水平角测量需要最少2个方向,分别用十字丝准确瞄准目标后记录角度值,然后用后一个角度值减去前一个角度值就是水平角了,如果差值小于0就加上360就可以了.竖直角1个目标就可以了,直接用横丝照准,读取竖直角

参数显著的,就是说该参数估计量的统计性质可以拒绝原假设：该参数=0,即该参数显著不等于0,也就是该参数前面的变量对y确实有影响,出现在回归方程里面是有道理的.参数的显著性,是实证模型有意义的关键所在.

从地球仪或卫星图片上看，地球表面最显著的特征是陆地与海洋的分布，地球表面是三分陆地，七分海洋．故选：B．

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.

可以.因为配对T检验的必要条件是：每一个样本都是严格配对的.具有相关性不是配对T检验的必要条件,但是在配对样本的实验中,相关系数比较高往往是正常现象和多见现象,只要样本是配对的,而且数据符合正态分布和

海洋性.亚洲是一个富有多种气候特征的大洲,它所没有的气候类型只有地中海气候和温带海洋性气候!

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

这里主要关注两个信息就够了,一个是n,那就是你的样本容量,比如n=100的话就是有100个被试,也即100组配对的数据.根据你的样本量找到检验表里对应的行.另一个就是根据你定的显著性水平来看显著性,一

在0.18283以上的显著性水平下,DLGF是DLGS的格兰杰原因,这个基本上算是没通过检验吧DLGS引起DLGF的方向0.9几,更是完全没通过检验Probability那列越小越好,小于0.1你就可

当然是汛期,有句话叫巧妇难为无米之炊.只有汛期,流量大,上游降水量多,才会搬运作用比较强,到中下游才有更多地泥沙可以沉积.尼罗河、黄河都可以看到这一点的影子

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

你可以进行变量变换后,进行正态性检验,如果服从正态性,进行ANOVA；否则,改用非参数检验.但是,如果,你的方差不齐不是很严重,其实也可用ANOVA,这个方法比较稳健的.

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

A基因不变,叶泡暂时消失在前期时,细胞壁只是一分为二.染色体发生很多变化再问：为什么基因不变?再答：基因序列在细胞分裂时不变啊再问：变啊，比如说生殖细胞，减数分裂