EXCEL 中显著性水平检验
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/16 08:14:59
1,数据输入方式不当.应设变量1为种类(有8个种类,1,2,...8),变量2为指示剂(有2种检测方法,1,2).正确的数据表应为两变量的组合(如1,1;2,1;3,1,),再加上测定值的三列表格.注
以我的2010英文版EXEL为例,先找ADD-IN,添加数据分析工具dataanalysistool.Add-in的选项在File->Option->AddIns,选择analysistoolpack
一般带一个星号的是水平0.05,两个星号的是0.01,没有星号的不显著
插入\函数\统计\TTEST
显著性检验的原理就是“小概率事件实际不可能性原理”来接受或否定假设.其基本步骤如下:第一:提出统计假设H0和HA.第二:构造统计量t,并根据样本资料计算t值.第三:根据t分布的自由度,确定理论临界值t
Excel中的TINV函数计算,TINV(0.05,6)=2.447.既然t的绝对值用同样方法,可以测试其他每个自变量的统计显著性水平.以下是每个自变量的t
onewayANOVA数据格式是这样的:15.70+0.6813.82+1.2019.52210.00+0.5954.04+2.4464.0439.56+0.5445.81+2.8155.37413.
CORREL返回两个数据集之间的相关系数.公式为=CORREL(a1:aN,b1:bN)
你说的是统计学中的假设检验问题.假设检验中,一般会先建立原假设,然后构造统计量,基于你的样本计算统计量,从而知道你的统计量发生的概率,一般而言概率大于0.05(显著性水平,拒真概率)的时候,一般接受假
看ADF检验的伴随概率,如果小于0.05,就拒绝原假设,说明序列是平稳的.否则,无法拒绝原假设,序列非平稳.如果ADF检验统计值大于各显著水平下的临界值,则序列非平稳.如果ADF检验统计值小于各显著水
显著性检验的基本思想可以用小概率原理来解释.1.小概率原理:小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的,假若在一次试验中事件事实上发生了.那只能认为事件不是来自我们假设的总体,也就是认为我们对总体所做的
取0.05就是置信度为95%,取0.01置信度就是99%.具体选哪个就看得到的结果了,如有大部分都得P值都非常小,那就取0.01了,要是P值都很大,那就取0.05好了.一般情况下,0.05就可以,当然
看来LZ应该是刚开始作统计分析啊,其实里面的数据还是比较简单的,第一行MultipleR表示R^2的值,第二行则表示R值,第三行表示调整R方,一般R^2是衡量回归方程是否显著的决定因子,但只是一方面.
可以用多因素方差分析,设置不饱和模型,将因素之间的交互作用不考虑,单独分析各个因素对观测变量的显著性在Analyze——GeneralLinearModel——Univate
取0.05就是置信度为95%,取0.01置信度就是99%.具体选哪个就看得到的结果了,如有大部分都得P值都非常小,那就取0.01了,要是P值都很大,那就取0.05好了.一般情况下,0.05就可以,当然
输出结果中,在统计量后面跟有一项prob.即为p值.
检验的显著性水平是(B)显著性水平是人们事先指定的犯第Ⅰ类错误的最大允许值.显著性水平越小,犯第一类错误的可能性自然就越小,但犯第二类错误的可能性则随之增大.确定了显著性水平就等于控制了犯第Ⅰ类错误的
必须有每组的样本量均值和标准差才可以进行检验
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
z是是统计量,sig是p值,你的都是没有差异的再问:谢谢~~那请问z值或者p值是什么范围的时候才算没有差异呢?再答:z值无所谓的,只有要看pp大于0.05没有差异再问:不好意思,再问一下,p值是看双侧