其中B的系数不显著是否保留

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

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

不是.如kx+c=0

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

A,东南季风.只有东南季风才能带来大量的水汽,形成丰富的降雨.

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.

不应该用t检验应该用方差分析方差分析是分析因素对变量影响显著程度的方法在分析菜单下面有比较均值菜单最末尾的一个就是方差分析anova.

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.

你有没有统计软件,SPSS,eviews都可以很容易得到的用excel也行,点击工具-数据分析（没有的话,先选中加载宏-选中分析工具库,之后就会出现数据分析）-在里面找到“回归”,然后就可以出来啦.

首先来说明各个符号,B也就是beta,代表回归系数,标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关,为什么要标准化,因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一,使结果更精确,减少因为单

为了研究实际问题,我们往往要寻找共处于一个统一体中的诸多因素之间的相互联系、相互制约的客观规律.我们把共处于一个统一体中的诸多因素称为变量,把它们之间相互联系和相互制约的客观规律称为系统中变量之间的关

随后作者比较了两个生育时期线性回归模型的回归系数(斜率)和截距,作者发现两个生育时期回归系数(斜率)差异不显著,而截距差异显著.这种两组或多组回归系数之间的差异性如何检验?如何在R软件中实现?为此,我

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

看系数后面最后一项p值,代表了显著性水平,一般小于0.05便可以接受.不过要注意整体模型是否满足古典假设,进行检验,看有无多重共线性,自相关,异方差.检验修正完成后才能彻底地判断是否接受.

因为对于这样的反应,无论是否平衡,或者说在整个反应过程中,总的物质的量都不会改变；而对于其他的不属于这一范畴的反应,反应过程中,总的物质的量会发生变化,达到平衡,总的物质的量才保持不变；、

一,首先算出不同分布所对应的待定值a二,然后根据分布值表查出在不同的显著性水平下的值a1二,比较二者的大小就可判断：如果前者大则拒绝反之接受.具体的例子可以看一下大学的数理统计,不同的分布有不同的结果

不能拒绝二次adm项系数为0的假设所以不显著你可以看看二次回归和一次回归R方的差异如果不大说明一次v即可.再问：但是R^2很大啊。。。再答：一次和二次的R方差异是多少?再问：相差不大。。。

Johansentest的teststatistics和t-test的计算方法完全不一样.他的teststatistics是用trace和eigenvalue来计算的.具体计算过程有点繁琐,我就不给你

就是一元一次如果y=ax^2设z=x^2就变成y=az可以看这个参考y=polyfit(x,y,2)只是拟合回归方程而已.p接近于0的话是说明回归显著,即系数显著不为0也就是x^2对y的影响显著你合度