SNK结果的分析

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/01 17:50:05
ansys 结构分析最后的结果是什么意思

自己选择需要什么样的数据可以是图片等值线可以是曲线可以是数据直接导出等等多种结果可以获得

工作分析的含义.结果.分别是什么?

所谓工作分析,是指确定完成各项工作所需技能、责任和知识的系统过程,是一种重要而普遍的人力资源管理技术.工作分析是对某特定的工作作出明确规定,并确定完成这一工作所需要的知识技能等资格条件的过程.工作分析

求大神帮忙分析eviews回归分析的结果~

你这个存在自相关哦DW值1.724096有点小c1c2c3c4对因变量都有显著的影响,p值为0.0000,能够构成回归方程,c1对因变量是负相影响,其他变量是正向影响再问:啊,这样啊。那R2太大的话会

如何提高分析结果的准确度?

很多措施:1、多次测量求平均2、线性回归3、曲线拟合上述三种方法都是较常用的方法.具体要看实际情况和需要选择合适的方法.

spss的t检验 结果分析.

看sig.,按照你选择的置信度,一般会默认选择5%,由于你选择双侧检验,所以就是将sig对2.5%对比,如果sig大于2.5%,则可以拒绝原假设,相反则不能拒绝,这里的sig就等于P值再问:所以说在1

屈曲分析后的各阶模态分析结果代表什么意义

ANSYS屈曲分析后各阶模态的稳定系数λ怎么查看?极限荷载又是怎么查看?在给你一个ansys交流群:80358005set,list列出所有系数你模型都没给

如何提高滴定分析结果的准确度

(湖南机电职业技术学院湖南长沙410151)关键字:实验结果;滴定分析;准确度TitrationanalysisofhowtoimprovetheaccuracyofresultsShiYangZho

SPSS的多元回归分析结果

你看每个变量的sig值,如果小于0.05,就说明该变量对因变量有显著影响,反之则没显著影响,beta那一列是回归系数,B那一列是标准回归系数.

spss的相关分析结果 求高手分析一下

你的借贷应该是两分变量吧,就两个选项,是与否,对吧?收入是具体的值还是区间?两个变量的类型决定了你所能选用的分析方式.你这两个变量类型是不适合做spearman和pearson相关(这适合连续性变量,

分析eviews得出的ols结果

看几个值就行了,R在0.9以上,越接近1越好,DW值在2左右,T值>2最好把结果贴出来看一下.

SPSS中SNK检验结果如下

每一栏竖着的下面的显著性为1,指的是归到这一栏里面的组之间的显著性,你这个每一栏只有一组,当然显著性只是1了你这里的结果三组分别分到了三列当中,说明三组之间均存在显著的差异,一组比一组低.

stata 回归分析结果,

木有一个变量是显著的……所有变量的p值都好大的说~整个模型的p值也很大……结论就是这个模型本身统计不显著,各个变量也不显著.看回归分析结果,你先看右上角那个prob>F,那个是对整个模型的检验,如果这

ANSYS有限元结果分析?

输出的是各节点的支反力:】总数值FX:大小为-.23757E-07FY:大小为134.61

ANSYS屈曲特征值分析的结果如下,可看不懂结果?

前五阶屈曲因子再问:那由屈曲因子怎么求屈曲载荷呢?我施加的单位载荷再答:criticalloat=factor*appliedload

求高手分析STATA的结果

可以估计X=某一值时的Y.R-squared高,F(1,58)拒绝模型整体不显著,x的t检验说明系数显著 

求分析STATA回归分析的结果

1.写出拟合方程Y=0.0439636-0.1104272ret+0.3015505drret+0.0003205vr+0.0130717drvr+0.0061625retvr+0.0501226dr

请教高手解释spss中snk的分析结果,

我自己的理解是alpha=0.05的子集里面每一列中包含的数据之间的差异是不明显的,其显著性大于0.05并被标注在最下方.而不同的子集之间的差异是明显的,小于0.05.并且我的图是按照从小到大的顺序进

spss逐步回归结果分析,

你少了一个表,输出结果的第一张表就是“输入/移去的变量”,这张表里面就是保留和移除的变量.模型汇总:这个看R方,数值最大最接近1的就是拟合度最好的模型.Anova:这个看Sig,

SPSS结果的分析?t检验结果的意义

方差检验用的F统计量,均值检验用的是t统计量!F值后面的sig>0.05,说明接受原假设,即方差相等,在这个假设成立的情况下,检验均值是否相等,也就是后面的t检验,t后面的sig=0.00

结果分析怎么写

优点突出,缺点不回避改变原题要求,重新建模可在此做推广或改进方向时,不要玩弄新数学术语对模型解答进行数学上的分析.“横看成岭侧成峰,远近高低各不同”,能否对模型结果作出细致精当的分析,决定了你的模型能