每个变量都不显著

控制不同的变量,结果自然是不同的,没什么奇怪我经常帮别人做这类的数据统计分析的再问：那我所检验的俩数据到底是真相关还是假相关。。

当然不是,R2是用来衡量解释变量对被解释变量的解释力的,显著性需要看回归系数的t统计量或F统计量,看起在选点的显著水平下是否显著.再问：作者认为种子重量每增加1g发芽率就提高2.17%，对吗？再答：那

Statisticallyspeaking(或Instatisticsterms),ifP'svalueofthecorrelationcoefficientbetweenthetwovariable

恋爱与月均生活费相关系数0.05,检验P值>0.05,二者无相关性.

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.

问题补充：特征值大于1了,但累积贡献率仅为60%,如何提高累积贡献率?..这个和因子分析所选的每个变量有关系,变量之间要有一定的相关性,同时也可以

如果是非常不显著,建议删除,其它情况比如15%的水平下是显著的,建议保留,这得根据实际问题来.可以试着先将最不显著的剔除掉,再看看方程,也许就会出现显著系数增多的情况,建议一个个删除.

n=3;%变量个数value=[1,2,3];%取值expr='[';data='[';fori=1:nexpr=[expr,'x',num2str(i)];data=[data,'x',num2st

多种原因都可能啊,比如：多重共线性模型设定你要综合的看看

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.

视星等m和绝对星等M换算的关系式：M=m+5-5lgRR：距离（以秒差距为单位）某星最亮时间（北京时间）＝（某星赤经时间＋某地观测点与北京的时差＋12时）－当天的太阳赤经时间.z=90度-hZ是天顶距

看最后一列的概率值,如果概率值小于指定的检验水平（通常用0.05）,这个系数就是显著的.否则是不显著的.例如X1,X3是显著的,X和X2是不显著的.再问：不显著说明了什么？再答：不显著说明这个解释变量

这个没有关系的啊再问：2×4的重复测量方差分析。组间因素是三个干预组，一个空白组；组内因素是前后测。因为交互作用显著，所以想接下来进行简单效应分析。想从两个角度进行：1.看各组前后测配对t检验。这个没

pwcorr,变量1变量2,sig就可以了

说简单点：看有没有研究的必要,只不过它进一步明确了变量的因果和然后VIF是检验自变量的共线性

交互作用分析要有重复实验的.没有重复实验的话,组内误差也即Error的自由度df为0,导致后续的结果无法分析.一般解决的方法,就是补做重复实验.再问：那请问怎么补做重复实验？我上网搜着教程，结合课本的

---对你的提问很感兴趣,为此搜索了一些比较可信的报道资料.---根据这些报道,可以肯定火星上温室效应比较显著；同时研究结果告诉我们,除了因为CO2浓度高带来的与地球类似的温室效应,火星还有某特殊化合

R表示的是拟合优度,它是用来衡量估计的模型对观测值的拟合程度.它的值越F的值是回归方程的显著性检验,表示的是模型中被解释变量与所有解释变量之间

虚拟变量,你可以试试0-1这样的虚拟变量,含0的,对应的y低,含1的对应的y高（假设正相关）.其实主要看你的虚拟变量打算加在哪里,加在常数项就这么做,加在系数项的话就是另外一组数据了.你可以先写个含虚

首先得告诉你,在这里的两个变量属于定序变量,因为你是通过四个选项和五个选项来调查的,虽然这两个变量在现实中是数字型的,但是你是通过分段来调查的,所以只能算是定序变量.接下来做相关分析,只能选择spea