作业帮Spearman秩相关检验之数据输入
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/16 14:05:27
这个首先要看你的变量数据是否都属于连续性数据,如果都是连续性数据,然后绘制一下变量的散点图,看看是否是显著的不符合正态分布,如果完全不符合的话那就只能用其他的来分析,如果只是略微偏态还是可以用pear
CaCO3+2HCl=CaCl2+H2O+CO2(别忘气体符号）.再问：可是有两个啊？？？再答：那应该还有CaCO3+BaCl2=BaCO3(沉淀）+CaCl2
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
multipleR
一．鉴别试剂1.能将稀盐酸、氢氧化钠、氯化钠三种无色溶液一次性鉴别出来的一种试剂是（ ）A．酚酞试液B．石蕊试液C．碳酸钠溶液D．稀硫酸2．不用其它任何试剂,下列物质①MgSO4②NaOH ③C
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和正态分布没有关系,你的两个变量应该是连续变量,用pearson相关比较合适.spearman相关系数是对顺序变量做的.
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
很正常的情况首先你要看你自己的操作是不是正确我经常帮别人做这类的数据分析的
不能只看相关系数的大小,主要看显著性水平,你做出来的相关系数确实是有些低,很可能是与数据量比较多有关.如果你分析过程没有错误,p真的等于0.003的话,应该是显著相关的.再问：谢谢，我还想问一下，我的
Spearman相关系数又称秩相关系数,是利用两变量的秩次大小作线性相关分析,对原始变量的分布不作要求,属于非参数统计方法,适用范围要广些.对于服从Pearson相关系数的数据亦可计算Spearman
离散数据：卡方检验或双比率检验联系数据：比较复杂,根据数据是否为正态的,使用不同的检验.正态的：双比率t检验非正态：选择mann-whitney检验或wilcoxon检验或kruskal-wall检验
相关系数R呢?决定系数R方呢?你这里是只有两个自变量Size和PS吗?因变量ROE.你用的是全变量回归还是逐步回归?你给的图不全回归方程进行检验F=2.693,P=0.074,回归方程无统计学意义我感
建立一个品质系统不是一个人就能推行起来的,要请顾问公司,授课/审核等等,然后有一个专员进行维护,是要各部门都要参加,全员参与,是一个巨大的工程,文件方面也是特别多的,有品质手册/程序文件/指导性文件/
有一本书叫做《胶粘剂工业标准汇编》,直接下载就好了
老外的例子,不需要看懂英文,有算例.StatisticsToolboxDescription:ItcalculatestheSpearmanrankcorrelationcoefficientfrom
好的,我帮你
看看这个有没有帮助:#比较QC(品质管制)跟TQC(全面品质管制)首先关於品质理论的引进为：QI→QC→QA→TQC→TQMQI--品质是检查出来的QC--品管,品质是制造出来的QA--品质保证,品质
宋国有一个善于制造防治皮肤冻裂的药的人,世世代代以在水中漂洗棉絮为业.有一个客人听说了,请求用百金购买这个药方.宋国人集合族人一起谋划说：我们世世代代以在水中漂洗棉絮为业,不过赚几金而已.现在一下子卖
看里面的Pearson那一行就是相关系数是正数为正相关负数为负相关一般来说|r|>0.95存在显著性相关；|r|≥0.8高度相关；0.5≤|r|