置信度为0.05时,相关性是显著的

第二个.置信度越高,那它的取值范围越小.精度和准确度就越高.

巧克力的净含量G符合N(100,0.2)则(G-100)/0.N(0,1)P（99.4

abc的支持数P1=3,acd的支持数P2=3,bcd的支持数P3=3,关联规则的输出就是在由频繁项集的项组成的关联规则中,找出置信度大于等于最小置信度阈值的关联规则.因为由频繁项集的项组成的关联规则

sqrt(n)为根号下n.设样本平均数为u,总体均值为miu,则根据列维-林得伯格定理,sqrt(n)*(u-miu)/sigma服从标准正态分布.样本平均数与总体均值之间的误差不超过标准差的25%,

当然不能这样认为.可以根据数据类型做卡方检验、T检验、F检验等等.看看P值是否都小于0.0001,如果都小于,则可以这样认为.根据具体情况,也可以做多元相关分析.你可以做回归分析,看看数据是否服从线性

是显著的,没什么好理解的如果没法理解kendall系数,干脆就让人帮你做分析我经常帮别人做这类的数据分析的

置信度越高,置信区间当然就越小了.因为它的置信度高了,能够落入这个高置信度的区间范围的可能性自然就小了,即区间更加精确了.

1,phi(-3/标准差,3/标准差)=99.73%,得出标准差=1phi是标准正太分布累积密度函数2,phi(-2/标准差,2/标准差)=95.45%,标准差还是1另外,99.73%,95.45%,

置信度(95.0%0.009926118)这代表在95%的置信度下显著性水平是0.009926118再问：非常感谢，我只是对数据进行了统计，考虑他服从于正态分布。是不是这个假设就成立了？再答：之前没有

结果如下结果表明,2组数据在配对T检验时,差异不显著,t=1.122,p = 0.299

置信度是自己给的前提,不是算出来的,比如,每个样子在95%的置信度下的置信区间这个置信区间,是跟据它所在的样本是什么分布,然后跟据其公式计算出来的

平均值置信度（95%）指的是在95%的置信度下计算出的平均值的允许误差,可以用平均值+或-这个数来计算置信区间的上限和下限.再问：那么就是说如果它告诉我平均值是3，置信度（95%）是2.2，置信区间就

第一问：当方差未知的情况下,通常取最大值.已知方差S的平方（这里打不出平方,就用文字表示了）=p*（1-p）,当p=0.5的时候,S的平方值最大,等于0.25,即取方差为0.25.所以,样本量n=（Z

有了平均值95.2%,标准偏差2.1%,两个一除就出来了.2.1/95.2=0.022=2.2%.相当于97.8%的合格率,高于0.05的置信概率.选择A

受教育2和获工作时间9的相关系数在.001水平显著,相关系数为0.259,这应该是统计上的标准表达方式.这个结果就表明这两个变量具有共变关系,受教育2越高,获工作时间9越高.这样解释就行了吧另外好像一

我认为两者是不一样的.置信度可以理解为是1个结论正确或错误的发生概率的一个界.意味着,发生的概率是在一定的范围内的,但具体的发生概率是多少,并不知道.但有的时候,只要下界足够大,就说明发生的概率很大.

参考\x091：（天真换了三叔的脸之后）我最先升真怕起的一个念头,是脱光了去外面路一圈.反正不是我自己的脸.

估计σ^2好像只用s^2和n就好了,首先构造统计量（n-1)*s^2/σ^2~x^2(n-1),得到双侧置信区间为[(n-1)s^2/x^2(1-a/2)(n-1),(n-1)s^2/x^2(a/2)

显著性水平如果为a,则置信度为1-a

所谓置信度,也叫置信水平.它是指特定个体对待特定命题真实性相信的程度.也就是概率是对个人信念合理性的量度.概率的置信度解释表明,事件本身并没有什么概率,事件之所以指派有概率只是指派概率的人头脑中所具有