F大于0.05还能做t检验吗
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/14 12:10:47
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t检验常能用作检验回归方程中各个参数的显著性,而f检验则能用作检验整个回归关系的显著性.各解释变量联合起来对被解释变量有显著的线性关系,并不意味着每一个解释变量分别对被解释变量有显著的线性关系
在作两个均数、多个均数的比较时,人们首先想到的是t检验、方差分析的F检验,也就是说这两种检验是作均数比较的常用方法,但因其为参数统计方法,故在应用时要注意其应用条件,一是正态性、二是方差齐性.
.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
我还记得第二个问题的答案:等价
两者从本质上来说是一回事,都是平均数的差异检验.区别是如果只有两组进行分析就用T检验,如果三组就用F检验,这就是他们最简单的区别了.再问:请问下表能坐f检验过t检验么?用execl怎么做呢?暑时寒时开
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
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
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...
one-wayANOVA,单因素方差分析
要看你的原假设和置信区间如果置信区间是0.1,则拒绝如果是0.05,可以不拒绝t假设假设方差相等统计假设里面一般有相等的,都是原假设相等再问:我没有做假设,置信区间在SPSS统计表格什么地方找?再答:
这是对回归模型的截距项和系数进行检验
t检验常能用作检验回归方程中各个参数的显著性,而f检验则能用作检验整个回归关系的显著性.各解释变量联合起来对被解释变量有显著的线性关系,并不意味着每一个解释变量分别对被解释变量有显著的线性关系
判别:修正:逐步回归法(1)用被解释变量对每一个所考虑的解释变量做简单回归.按可决系数大小给解释变量重要性排序.(2)以可决系数最大的回归方程为基础,按解释变量重要性大小为顺序逐个引入其余的解释变量.
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~
这个表示这个方程是成比例的,没截距,不需要常数项
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.
标准写法是t检验和F检验t检验有单样本t检验,配对t检验和两样本t检验.单样本t检验: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.配对t检验:是采用配对设计方法