趋势线r2显著相关的话

移动电子商务目前还不是市场主流,主要原因是因为移动支付需要有比较好的支付网络和宽带来支持.但是移动支付必将在未来的商业支付市场占据一席之地.从中国到今天3亿的微博和2亿的微信数据群,从中国政府125规

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

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

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

就是发展是逐渐向上的

是2组完全随机,还是配对数据再问：是配对的，是在相同条件下检测出的两组数据，我再把表重新整理过，请看下，谢谢！再答：P>0.05，没有显著性差异。    

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

迅猛

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

经过我仔细检查过..相信你看了会很满意.Astheinternationaleconomydevelopstoglobalization,suchinternatioanllyagreedcommer

春秋战国历史发展的三种趋势一是从分裂走向统一,二是各民族相互融合,三是奴隶社会向封建社会过渡,这三条主线,互相促进,互相影响⑴由分裂走向统一.春秋时期,周王室衰微,诸侯争霸,大国兼并小国,诸侯数目逐渐

pwcorr,变量1变量2,sig就可以了

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

corrcoef函数[R,P]=corrcoef(X,Y),R为相关系数,P为显著水平

稀有气体当然有熔沸点了.稀有气体都是单原子分子晶体.所以相对原子质量越大,熔沸点越高.所以氦气的熔沸点最低.元素周期表从上往下,稀有气体熔沸点逐渐升高.

1.由分裂走向统一,春秋时期,周王室衰微,诸侯争霸,大国兼并小国,诸侯数目逐渐减少,战国时期,较大的诸侯国只剩下齐楚等七国,七国继续进行兼并战争,给人民带来深重的灾难,人民渴望统一.秦国经商鞅变法逐渐

粗糙一点的话相关分析就可以啦.分析——相关——双变量,把变量选进去,看相关性,是正还是副.复杂点的就要用因子分析把每个层面降维成一个变量,在进行相关分析.下边是因子分析的步骤本来想给你截图的,可是传不

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