一个星号表示显著不显著

不显著就应该剔除,除非你想硬塞进这个自变量,那你只有改数据了

t检验是检验单个变量对数据成不成立,F检验是检验整个方程模型对数据成不成立.假如t检验通过,说明这个变量是正确的,是成立的.

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

名声显赫

首先是三因素交互作用不显著了那就不需要管组间两两比较的交互作用显著与否了,这是一个顺序,前面的不满足后面的么有分析意义.其次如果交互作用不显著了那就直接分析各自的简单效应就好了至于各自主效应显著,是否

你这里面从各个变量的t检验看显然有变量不显著,把这些变量剔除掉重新建立新的回归模型就是了,哪儿有在这种伪回归的情况下纠结方差分析是不是显著的……再问：那有无回归模型显著，但有个别变量不显著的情况，请教

你这个列之间没有办法比,每个日下面只有一个样本,T是肯定用不了的再问：不是，我表中的数据不是原始数据，原始数据中每个处理有5个重复的再答：那同一日龄下的雌虫可以与雄虫比较。用小样本t检验就可以。再问：

正交实验的数据处理使用的是方差分析法,其原假设是各组平均值之间无显著差异.在显著性水平取0.05的前提下,sig值（也就是统计学教科书的P值）大于0.05就表明不能否定原假设,也就是这个因素对结果没有

β对应的P值大于所给的显著性水平一般取α=0.05意为β对应的变量对因变量的影响明显

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.

秃鹫别名座山雕、狗头鹫,属于鹰科,学名为Aegypiusmonachus.大型猛禽.全长约110厘米.体羽主要呈黑褐色.头被以污褐色绒羽；颈裸出,呈铅蓝色；皱领淡褐近白色.飞羽黑褐色,尾羽暗褐色.嘴黑

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!

在5%的显著性水平下不显著,那就看在10%下是否显著,仍旧无法通过显著性检验则可剔除或者引入变量,或者变换函数形式

1、农村的小楼高度；2、老百姓的穿着打扮；3、小城市的专卖店数量；4、真实的农民人均纯收入

你此处的0.05,或0.1,在统计学上是指检验水准α(亦称显著性水准,在假设检验中为I类错误),是用于判断差异存在还是不存在的界值点.判断准则：若P>α,可认为各处理间无差异,若P

离海洋越远,水汽越少,气候的大陆性就越显著,表现为昼夜温差大,气温年较差大等特点.如我国的西北内陆地区以及中亚、俄罗斯内陆地区.而相反,离海洋越近,水汽越多,气温日较差和年较差也较小,海洋性就尤为显著

---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

刚看了一篇外文文献,其中提到了几个变量之间的相关性分析.作者用SPSS得出A与B的相关性系数约为0.09,但显著性水平大于0.05即不显著.随后继续作回归性分析（未阐明是否是多元线性）结论是BETA值

因为北美洲陆地面积不是特别大,导致海陆热力性质差异相对较小.而且墨西哥湾深入了美洲内陆,是的暖流的作用加强,而且长期维持.气压带和风带季节性移动是存在的,但是影响不大,主要还是墨西哥高原的阻挡,使得水

蜂胶中有多种萜类化合物：特此仅介绍二种：1、双萜：具有抗菌和抑癌活性2、三萜：这就是人参有效成分的皂甙,具有多方面的生物活性.换句话说,蜂胶也有人参的一些主要作用.蜂胶中含有70种以上的黄酮类化合物：