模型显著 但F值很小

看sig的值小于0.05,甚至是小于0.01,说明两者之间的确存在显著的相关,只不过相关值不大罢了,就这么说就好了再问：谢谢您的热心回答。可是我觉得如果说两者之间存在显著的相关，那相关系数应该很大啊为

如果是物理题,那就是指声音的音调高,而音量（响度）小但看你对别人的追问,你是想知道别人的这句评价是好是坏我的理解是：你与合唱的其他人不同,怎样不同,还要进一步了解.可能是褒义,说你真的唱得好,但又不想

您好,很高兴为您解答问题.V＝at所以除了加速度之外的另一个因素是时间.即使加速度再大,如果时间非常短,例如几微秒,或者更短的时间,那么速度的变化量将非常小.希望我的解答对你有所帮助.

对流层

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

你看可决系数够不够大嘛,或者看回归系数的T统计量-34.6462,P值也相当小了,所以是显著的；预测的时候先要自己预测出一个X值,然后直接带入回归方程计算出Y值就行了.

把你的图发上来给你解释再问：这个是LM检验再答：LM统计量为30.44488，查表确定显著性水平α=0.05的临界值，统计量的值大于临界值，且伴随概率P-值为0.1554，大于显著性水平，因此不能拒绝

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

通常情况是2种状态：1、偏移,样本尽管都在公差范围内,但均值偏移中值较远,哪怕样本的一致性很好,CPK值会很小（但CP较好）,问题点在于调试时未关注调试中差；比较容易改善.2、离散,样本尽管都在公差范

常数项是否检验有争议,多数学者倾向于不对常数项检验.可以把常数项的复选框去掉再做一遍看看结果会不会更漂亮

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.

简单线性：等式两边都不取对数对数：等式两边都取对数半对数：等式一边取对数显著性检验：单个系数t检验,联合显著性F检验

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.

这句话分两种情况考虑,第一,在一元线性回归的情况下,由于只有一个系数需要检验,所以回归方程的F检验与系数的T检验的结果是一直的.第二,在多元线性回归的情况下,方程总体的线性关系检验不一定与回归系数检验

x=[143145146147149150153154155156157158159160162164]';X=[ones(16,1)x];增加一个常数项Y=[88858891929393959698

要根据散点图来初步估计下大概是什么关系如果比较简单的不建议采用非线性回归,因为要自己构建算式的,比较有难度可以采用曲线回归,它会有一系列常用的曲线模型,你可以根据散点图大致选择几个模型然后结果会输出各

欧洲温带海洋性气候只分布在欧洲西部大西洋沿岸,是全世界海洋性气候最显著的地区.但从欧洲几种气候类型分布的面积大小看,温带大陆性气候面积最广.再问：你没有回答为什么温带大陆性气候最广。

鱼吧!养起来最方便勒...

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

看下是否存在异方差或者自相关等违背经典假定的错误.协整回归模型要是显著的话其误差修正模型一般是显著的.