作业帮t检验原始数据
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/04/27 00:26:37
sig是方差差异是否显著的依据sig.（2-tailed）是总体均值差异是否显著的依据
.都是对相同的假设进行检验,h：b=0；.两个统计亮之间存在如下关系：f=t的平方
上面两位说的不错,数据录入的格式不对.首先得有组别,就是一个列中的数据是为了区分另一列的,比如,性别用1.2表示,则性别这一类全是1或者2,另一列才是观测到的数值,这样说可能不太标准.然后,才能做方差
不行,应该是卡方检验.再问：为什么呢？是样本不独立么？卡方是交叉列联表里的卡方，还是非线性的呢？分不清楚谢谢回答～再答：并不是样本不独立，独立样本T检验，适用于一个变量是二分类变量，另一个变量是数值变
两个确定的数之间无法做t检验,t检验是检验平均数差异的.回归系数不是平均数,你可以多次抽样,然后得出n个回归系数,再检验两组系数差异.不过这这方法很笨重,不知道你的研究目的是什么,是不是应该采用其他更
z检验用于检验正态样本均值是否等于某个假设值,不过需要事先知道总体方差,得到的统计量服从正态分布,有的教材上又叫u检验t检验与z检验相似,t检验不需要知道总体方差,它用样本方差替代总体方差,得到的统计
这两个检验你不用管自由度.记住公式就可以.考试的时候套用就行...
这个取不取对数关系并不大因为原始数据是一阶同阶单整的,所以你只需要将原始数据进行一阶差分变换成平稳的序列,就可以建立VAR模型.如果是经济数据,那么差分后应该注意其经济意义取对数只是为了消除原始数据中
不太懂你的意思,你描述的步骤没有问题.但按你说的,开始时候不纳入控制变量应该也是有作用的啊,怎么会回归系数不显著呢再问：开始的时候我纳入了控制变量啊，我把所有的变量一起弄进去做线性回归，各变量之间相关
one-wayANOVA,单因素方差分析
可以.只要X,Y是同阶差分后平稳就可以.
例1、红花衬衫厂要制做一批衬衫,原计划每天生产400件,60天完成.实际每天生产的件数是原计划每天生产件数的1.5倍.完成这批衬衫的制做任务,实际用了多少天?分析与解要求完成这批衬衫的制做任务,实际用
什么是T检验T检验,亦称studentt检验（Student'sttest）,主要用于样本含量较小（例如n0.05,按α=0.05水准,不拒绝H0,两者的差别无统计学意义
T检验法：应用t分布理论对正态总体或近似服从正态分布的总体当方差σ2未知时关于平均数的检验方法.Q检验法：首先把数据按照从大到小排序,找出最大值与最小值,并计算可疑出其与相邻值的差值,并将其与最大值与
卡方检验主要用于等级资料,而T检验主要用于计量资料,F检验则用于方差分析.
是的,F检验和bartlett（适用正态数据）、levene（非正态数据）检验适合于多组样本的比较.
1.\x0d检验有单样本t检验,配对t检验和两样本t检验.\x0d单样本t检验\x0d：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较,来观察此组样本与总体的差异性.\x0d配对t检验：是采用配
F检验是随机误差检验,t检验是系统误差检验～
我猜想你的F和第一个sig是那个levene检验吧,sig大于待定的数比如0.1或0.05为方差齐,否则为方差不齐.你后面的t,df和sig（双侧）应该分别指：t检验数,自由度,双侧检验的显著性,一般
F检验的初衷是检验两个样本的方差是否相同.对于回归模型来说,F检验的意思是检验观察样本与预测样本的方差是否相同,F越大显示模型模拟度越好.这是对回归结果的检验,而与回归模型的性质无关,只是检验显著性.