相关分析中p值大于0.5-搜答案-搜搜做题作业网

p就是你否定一个原假设时所犯的错误的概率,即p越小,你否定一个原假设时所犯的错误的概率就越小,如p=0,说明你否定一个原假设时所犯的错误的概率为0,你可以有100%的把握否定原假设.在做相关性分析时,

方差齐性检验中,p>5%证明两样本方程齐.方差分析中,t

sup>32P标记的是噬菌体的DNA，噬菌体在侵染细菌时，只有DNA进入细菌，蛋白质外壳留在外面，离心后，DNA随着细菌到沉淀物中，应该在沉淀物中检测到放射性，若在上清液中检测放射性，可能是因为搅拌不

一般统计分时所做的相关是指Pearson相关或者Spearman相关,而Losgistic回归也即多元回归分析是一个更高层次的相关分析,数据要求质量比较高.如果数据用Pearson相关或者Spearm

SPSS做显著测试正态性检验→统计处理的问题_+可以在我的QQ名称来给你做了一些分析和检查.

p值大于0.05表示回归模型不显著,也就是说你的回归模型不能解释足够多的变异来源想要更多的了解,建议你参照Minitab软件再问：我的二元回归曲线方程中，一个因变量的P值小于0.05，另一个因变量的P

是不是偏相关系数啊

P值大于0.05就是相关不显著,但若是小于0.10,可以说是接近显著；另外相关分析,要看你究竟是证明总体相关为0,还是为某个值,解释有所不同.再问：谢谢您的回答。得出的r=.246,P=0.058,希

看你的目的了你如果只是要看这些自变量之间的相关性,那就这样就可以了.如果你要将自变量进行主成分分析,那相关性高就适合做因子分析如果你要将自变量与因变量构建模型,那自变量的相关性高,说明共线性严重,需要

A.自变量是给定的,因变量是随机的

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

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,

别告诉我你是拿历史价格直接做的分析.只有分析变化率之间的因果联系才有意义.你做了{Y_(i+1)-Y_i}/Y_i的处理了吗.再问：怎么做，求大神指教再答：你要先把价格处理成变化率，然后导入两组变化率

系数是否标化没有太大关系.你这个系数的P值都过大,也就是说对于系数的假设检验都接受了,说明你的这几个自变量对因变量的影响不大.改进的话最好先对数据做好预处理,再就是考虑下是否用回归方法.你这里面的“目

简单点说先看Sig.值,如果这个值

肯定算啊!因为已经达到了显著性水平,p值小于0.05或0.01.这个说明你的样本比较多.再问：正常来说，r值在0-0.2之间是无相关的，样本多的情况下就可以只看p值来定了是吗？（样本数是256）再答：

y=ax+b（1）x=(y-b)/a=y/a-b/a（2）//:a≠0,也表示反函数存在.因此,做线性回归分析时,A,B谁作自变量都是可以的,但回归方程、回归系数间的关系由（1）、（2）二式确定.不管

典型相关分析,皮尔逊相关,相关分析就是做两个事物或者多个事物之间的相关性程度的分析.再问：谢谢了！

WilcoxonW是Wilcoxonranksumtest检验中的秩和值.根据WilcoxonW值,可以接着计算出其对应的Z值,而Z值近似符合标准正态分布,因此再由Z值计算出其对应的P值（也就是Wil

MaximumPeaktoNoiseRatio最大峰值信噪比