相应的概率Sig为0.000

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/19 23:44:17
做两配对样本T检验,好几组的sig(2-tailed)值都为.000,

是差异显著的由于spss报表空间有限,如果sig再问:问一下,如果一组T检验结果为sig值大于0.05,但是sig(2-tailed)为.000.另外一组T检验结果为sig值小于0.05,但sig(2

给位spss高手,为什么每一项系数后面的sig都大于0.05?我用常数项为o重新拟合,还是sig大于0.05

晕,因为这些自变量都不能预测因变量,或者说和因变量都相关不显著.(调查问卷SPSS数据统计分析专业人士南心网提供)再问:我是用来做化合物结构活性影响因素的,那这些结果可以用来构建方程吗?再答:不显著就

casio手表的sig是什么意思

SIG的意思是整点报时

spss因子分析的巴特利特检验sig为0.005,能做因子分析么?

当然可以,显著就行.再问:如果sig值偏大,怎么调整?再答:只要小于0.05,达到显著就可以。再问:大于0.05呢再答:大于0.05就不适合做因子分析了。再问:除了增加样本量之外有没有调整方法再答:具

急,用spss软件,计算spearman相关系数为0.073,sig为0.000,双侧T为0.01,这算有显著性吗?

sig说明你的变量之间肯定存在相关关系,相关系数非常小说明你的相关是很弱很弱的相关,要是说显著性的话,毫无疑问你的数据肯定是显著相关的,只是相关很弱.ppv课,大数据培训专家,最权威的学习网站,学习s

下列三个事件中,相应事件发生的概率为1/36的有

1跟2都是1/6的几率,你是不是没发全再问:我是故意这样的,因为答案就选这两个再答:哎,不学无术就不要出来误人子弟嘛,楼下那个。就按你的说话,有36种可能,那么出现相同的情况是11,22,33,44,

求助spss统计出的表中F、sig、t 、df和sig双侧所代表的中文意思是什么?sig和sig双侧是不一样的吧?

F是组方差值,sig是差异性显著的检验值,该值一般与0.05或0.01比较,若小于0.05或者0.01则表示差异显著df是自由度一般的sig没有特别注明的都是指双侧检验,如果特别注明有单侧,那就是单侧

怎么用F值和Sig(概率)值判断方差齐性是否齐性?

方差是否齐不是这样检验的,专门在spss中有\x0dOne-WayANOVA对话方块中,点击Options…(选项…)按扭,\x0d勾Homogeneity-of-variance即可.它会产生\x0

设随机变量X的可能取值为-1,0,1,相应的概率依次为p1,p2,p3,已知三个概率成等差数列,且p3=2p1,求X的概

p1+p2+p3=1p3=p1+2d;p2=p1+dp3=2p1则p1+2d=2p1d=p1/2p2=p1+d=p1+p1/2=3p1/2p1+p2+p3=p1+3p1/2+2p1=9p1/2=1p1

已知随机变量ξ只能取-1,0,1,2四个值,相应概率依次为c,2c,3c,4c,确定常数c求Eξ,Dξ和η=ξ^2的概率

由归一性c+2c+3c+4c=1解得:c=0.1Eξ=-1c+3c+2*4c=10c=1Eξ^2=(-1)^2c+3c+2^2*4c=20c=2Dξ=Eξ^2-(Eξ)^2=2-1=1因为ξ只能取-1

英语翻译图是正态概率图,表是相应的统计数据

你可以去这个地方看看http://wenku.baidu.com/view/9ac36eed856a561252d36fec.html再问:N的翻译还是不知道呢再答:N表示数据数再问:лл~

=ROUND(RAND()*9,0)这个公式怎么对生成的数加相应的概率

=lookup(rand(),{0;10;30;50;55;70;76;82;88;94}%,row($1:$10)-1)

spss统计结果我做的是T检验,结果为:F=33.234 sig=0.000T检验第一行t=9.186 sig(2-ta

第一行是方差齐性的情况,第二行是方差不齐的情况,F的显著性水平为0.000,表明方差不齐,应该看第二行的t检验的结果.t检验的显著性水平为0.000,说明两个群体有显著差异.

关于绝对概率的定义和相应的应用举例,

绝对值首先应该使平方去掉,或保留同时用绝对值也行.

已知概率密度如何求相应的分布函数

分布函数既是F(x),代表的含义是P(X≤x)所以积分限一定是从负无穷积分到x,积分函数是每一段的概率密度函数~

关于转移概率,转移概率矩阵的定义和相应的应用举例,望各位高人指点!

时间序列里面有用到就是关键表示一个序列的后面几项跟前面几项的关系呀高中学的递推数列只是说一个变量是依赖于前几个时刻的这个变量的值现在用多元变量那么其中一个变量的变化不但依赖于这个变量的前几个时刻的值还