p值怎么判断显著相关

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

p值说的是你算出来的一个检验变量所对应的概率值,比如算出来p值是10%,说的就是,你如果以此为界拒绝原假设的话,那么有10%的可能性要犯错误,就是说本来原假设对,但是你却给拒绝了.所以说p值越大,拒绝

请给出原题再问：假设两组数据平均数为10，2，每组数据有3个值，标准差为0.03,0.01，计算两组数是否有显著性差异

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

是显著的,没什么好理解的如果没法理解kendall系数,干脆就让人帮你做分析我经常帮别人做这类的数据分析的

解题思路：氧化还原反应的条件解题过程：varSWOC={};SWOC.tip=false;try{SWOCX2.OpenFile("http://dayi.prcedu.com/include/rea

根据费希尔的理论,当p值小于0.05时在统计上是显著的,一般人们遵循费希尔设定的0.05作为显著性水平.但具体来说,还应根据预先设定的显著性水平来判断.

你可以分别取显著性水平为0.25、0.5、0.01之类的进行假设检验,再对结果进行相应的分析.我一般会选择的做法.

亚洲.陆地面积最大,沿海地带受海洋的影响大,降水多.远离海洋的内陆地区,受海洋影响小,降水少.经度地带性又称干湿度地带性,体现出从沿海到内陆的地域分宜规律.以水分变化为基础,从沿海到内陆依次是森林-草

通过DW值是判断残差是否存在自相关的,如果需要检验原始数据是否存在自相关,比较精确的方法是通过时间序列中的自相关检验方法,通过观察自相关图来判断

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!

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

面板数据回归要想让结果显著,可以尝试不同的方法：1、换不同范围的样本,排除干扰结果的样本或者将样本细分类别；2、换不同的计量方法；3、换变量,可能是由于内生性等问题导致主要解释变量的结果不好,可以找工

你的计算不对如果是单纯查表的话,是否表上最上面一行就是P概率?---是的,又叫显著性水平,它一般给出0.1,0.05,0.02,0.01等特殊值.一般使用方法是根据显著性水平查找χ2值.至于χ2（20

你此处的0.05,或0.1,在统计学上是指检验水准α(亦称显著性水准,在假设检验中为I类错误),是用于判断差异存在还是不存在的界值点.判断准则：若P>α,可认为各处理间无差异,若P

只判断行向量组的线性相关性时,横竖一样,化梯矩阵求出矩阵的秩R(A)若R(A)等于行数则行向量组线性无关,否则线性相关

看sig啊再问：total那行是什么意思？再答：总变异

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

P值大于0.05说明该系数不显著.说明该变量对回归方程没有重大的意义,应该替换该变量.