显著时,F值

t检验常能用作检验回归方程中各个参数的显著性,而f检验则能用作检验整个回归关系的显著性.各解释变量联合起来对被解释变量有显著的线性关系,并不意味着每一个解释变量分别对被解释变量有显著的线性关系

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.

F越大,越有显著性,F很大,没任何问题,好比就是P值很小,百万分之一,你能说P就有问题吗?这是一个道理的F的大小,你可以去查表,看F统计量的分布,等我经常帮别人做这类的数据分析的

置信度是双侧的,所以它为90%则左右两侧还各剩5%.因此P＝90%时应取置信度80%时的值.

t值越大,sig值越小.sig值小于0.01或者0.05或者0.1就是显著异于0了.

要看这个显著性水平值是多少?如果小于0.05,就要拒绝零假设.一般005是拒绝零假设的最基本的一个数据了.再问：显著性水平α=0.05，我的结果是P=0.05再答：就是说正好拒绝零假设。

F检验就是方差分析,它是T检验的升级版.两种检验都可以针对相关样本的平均数差异,只是F检验能够检查两个以上样本的平均数差异,而T检验只能检查两个样本.但是,F检验其实也可以检验两个样本的平均数差异,只

SPSS方差分析结果是否显著性,就是看F值的大小和N,它们决定了显著水平的高低.

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

面板数据回归要想让结果显著,可以尝试不同的方法：1、换不同范围的样本,排除干扰结果的样本或者将样本细分类别；2、换不同的计量方法；3、换变量,可能是由于内生性等问题导致主要解释变量的结果不好,可以找工

p=0.05就是非常多的证据开始否定你的推测p=0.1就是有一些证据开始否定你的推测p越小,推测越不靠谱

交互作用分析要有重复实验的.没有重复实验的话,组内误差也即Error的自由度df为0,导致后续的结果无法分析.一般解决的方法,就是补做重复实验.再问：那请问怎么补做重复实验？我上网搜着教程，结合课本的

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

t检验是看有无差异,相关是看变化趋势是否有关联.但从你描述来看,你这个问卷本身不太有说服力啊.顾客本身对酒店,既评期望分,又评实际分,其中混淆因素太多,你无法解释清楚.而且22个题最好合并一下维度,否

R表示的是拟合优度,它是用来衡量估计的模型对观测值的拟合程度.它的值越F的值是回归方程的显著性检验,表示的是模型中被解释变量与所有解释变量之间

P值大于0.05说明该系数不显著.说明该变量对回归方程没有重大的意义,应该替换该变量.

1、商品经济萌芽产生并发展.不顾仅限于南方发达地区.2、经济总量大幅度提升.3、白银大量涌入中国.

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

A基因不变,叶泡暂时消失在前期时,细胞壁只是一分为二.染色体发生很多变化再问：为什么基因不变?再答：基因序列在细胞分裂时不变啊再问：变啊，比如说生殖细胞，减数分裂