相关显著性的星号个数代表

不相关.一般来说相关性大小要看显著性达到什么程度.显著性越小说明相关程度越高.显著性小于0.05则为显著先关,小于0.01则为极显著相关.大于0.05则说明不相关,或者相关性不强,也可以简单理解为不相

如果有n个处理,而且其两两都有显著性差异,那么显然只需要用n个不同字母就可以对其显著性加以标记.但事实上更为复杂,会出现部分处理,和一部分处理有显著差异,而和其他处理无差异情况,例如上述第一个处理和第

看你的分析是否有必要控制无关变量后进行相关,如果没有必要,就采用直接相关来解释就可以了不过如果严谨的来说,应该是采用偏相关的结果,这个毕竟是两者的净相关再问：数据的pearson相关不显著而spear

题目不全

原式=(a-5c)^2+a^2+1/b(a-b),因为(a-5c)^2最小为0,等号成立则a=5c,满足a>c,原式化归为求a^2+1/b(a-b)的最小值,设a=b+m,则a^2+1/b(a-b)=

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

P值大于0.05就是相关不显著,但若是小于0.10,可以说是接近显著；另外相关分析,要看你究竟是证明总体相关为0,还是为某个值,解释有所不同.再问：谢谢您的回答。得出的r=.246,P=0.058,希

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

相关性系数1≤｜r｜≥0,一般认为｜r｜≥0.6时认为相关性是显著的,具体的怎么去计算要查统计学上的r(n-2)分布表,它与回归方程Y=a+bx中的b有相同的正负符号!

不能用皮尔森相关检验,结果只能说明两变量的相关性,不能推及到有没有相互影响的结论.统计理论与语言都是要求很严谨和精确的,有没有影响可以做回归分析,如果结果是有影响,也只能说是自变量X对因变量Y有影响,

可以.因为配对T检验的必要条件是：每一个样本都是严格配对的.具有相关性不是配对T检验的必要条件,但是在配对样本的实验中,相关系数比较高往往是正常现象和多见现象,只要样本是配对的,而且数据符合正态分布和

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

你也是像新一一样笨蛋吧?在柯南里小兰在睡前给新一发了“***”的短信.就是代表kisskisskiss的意思啦!

相关系数的显著性检验的目的是为了检验两个变量之间样本相关系数r(r≠0)与一个相关系数=0的已知总体之间的差别是否是由于抽样误差所产生的,如果差别有统计学意义,则说明两个变量之间存在相关关系.在已经检

具体说说你的变量设置.一般来说,你这批样本有900个数据,为什么不都用呢.排除异常值是需要有足够理由呢,否则不能排除不用.你所说的随机抽取若干个点,听上去不很靠谱啊.

c=dc和d都是指针,都在栈区,而在堆区只有一段空间存储了实际数据,c和d都指向堆区的这段数据操作c和操作d是一样的,会相互影响*c=*dc指向的堆区和d指向的堆区可以地址不一样,只是内容相等,可以是

没有这种符号,如果你在哪里看到的话,它一定会给出解释.

不一定要求都正态分布的,因为分析方法有很多,针对数据情况合适选用,如t检验,χ2检验等等检验方法；数据转换后分析不影响结果的一般情况下,虽然数据是变了,但数据间关系及差异情况是不会变的,要不然就不会有

卷积公式的星号只是一个定义的运算符号而已它没有本质的意义,只是方便书写例如：下面星号的定义G(t)=f(t)*g(t)=∫f(x)g(t-x)dx.

个人建议你是先做所有变量的多元回归,因为你在做自变量与因变量间的相关系数时,是排除了其他变量的影响,而在做多元回归时,变量间有可能存在影响的.然后再看回归的结果,比如R平方,F值,方程的显著性,系数的