为什么相关性很好而t检验p很大-搜答案-智慧作业帮

楼主为什么一定要AR(2)呢?...AR(1)用广义差分就可以了...经济意义一般AR(1)...楼主改AR(1)试试...如果还不行...看看是不是有别的问题...改模型设定看看...或者改成大样本

简单来讲就是一个事物与另一个事物有多大关系再答：百分比越高相关性越大再问：具体怎么算再问：给了一系列数值，x,y,再答：再答：这样够清楚了吧再问：你误会了，不是回归方程，是在算方程之前的数据相关性检验

1.组间方差大说明影响因素显著齐次性检验是保证假设检验操作的有效性方差分析的前提条件是因变量在服从正态分布时影响因素的各个水平上的分布具有等方差性因此只有方差齐次检验接受了等方差的假设方差分析的结果才

在表格里双击一次,再在.000的地方双击一次就能显示具体的用科学计数法表现的数值.E后面的数值X（因为很小,所以是负数）表示10的X次方.

你问的是2个问题吧,如果做一元线性回归,就不用检验相关性.下面只是简单说下操作,1、一元线性回归在spss里录入相应数据,自变量x,因变量Y,然后点击：analyze--regression--lin

最简单直观的方法就是做相关系数矩阵了,另外就是Pearson相关系数或者Spearman相关系数用SPSS软件或者SAS软件都可以分析.用SPSS更简单.如果你用SPSS软件,分析的步骤如下：1.点击

z检验用于检验正态样本均值是否等于某个假设值,不过需要事先知道总体方差,得到的统计量服从正态分布,有的教材上又叫u检验t检验与z检验相似,t检验不需要知道总体方差,它用样本方差替代总体方差,得到的统计

P就是犯第一类错误的概率,即原假设为真,被拒绝的概率,一般控制其小于0.05因为在医学中,我们宁可犯第一类错误,即原假设为真,被拒绝的概率,也不能容忍接收一个错误的假设

可以把所有变量一起做相关吧,analyze-correlate-bivariatecorrelations,把你这五个因素都加入variables,选pearson或者spearman,结果出来有个c

t检验是用来说明两组数据是否差异显著的.如果要看相关程度,应用“双变量相关分析”,具体如下：1、Analyze->Correlate->Bivariate；2、选择两变量进入变量框（Variable）

把各种情况分成几个等级,然后用秩相关分析方法,计算相关系数.再问：都用秩相关分析吗再答：是的,当然，后两列间可用PEARSON相关系数

还有属性相关性,还有就是和点击率有关,很多词都是这样的系统有时候也是不准的.当然如果这个词很重要的话你可以出高价,等点击率高了质量得分会慢慢增加的,不是很重要的词的话就放弃吧.

首先你要明确你要判断两组数据相关还是相等,相等的话检验均值看是否显著性差异.如果要判断相关的话,可以求相关系数.你已经求出来了是0.4左右,一般来说,0.4的相关系数说明两个量是适度的线性相关.你应该

首先,您用不同的测量方法,是1方法测量了A,2方法测量了B吗?如果是这样,就无法进行假设检验,因为测量方法也是一个因子了（变量）.

嗯,可以

沉甸甸,白花花,绿油油,黑黝黝,慢腾腾,阴森森,皱巴巴,亮铮铮,香喷喷,乱哄哄,黑漆漆,轻飘飘,湿漉漉,红彤彤,骨碌碌,雾朦朦,喜盈盈,亮晶晶,黄灿灿,孤零零,毛绒绒,胖乎乎一颗颗一簇簇绿油油黄澄澄红

可以用spss里的相关分析做一下,看相关系数是多少,我觉得应该相关性比较高,t检验的话用独立样本t检验,分析方法这种问题一般比较多,用哪种其实都可以,关键看哪个是你想要的结果吧.再问：我用相关性算出这

spss t检验 p值

我猜想你的F和第一个sig是那个levene检验吧,sig大于待定的数比如0.1或0.05为方差齐,否则为方差不齐.你后面的t,df和sig（双侧）应该分别指：t检验数,自由度,双侧检验的显著性,一般