主体间效应的检验 模型不显著
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/08/19 16:22:55
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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
你看可决系数够不够大嘛,或者看回归系数的T统计量-34.6462,P值也相当小了,所以是显著的;预测的时候先要自己预测出一个X值,然后直接带入回归方程计算出Y值就行了.
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
你这里面从各个变量的t检验看显然有变量不显著,把这些变量剔除掉重新建立新的回归模型就是了,哪儿有在这种伪回归的情况下纠结方差分析是不是显著的……再问:那有无回归模型显著,但有个别变量不显著的情况,请教
跟据所有可能的因变量进行估计,建立多元线性回归方程,根据最小二乘原理,求解各系数,但因变量项N多时,解线性方程组会变得相当困难,我们常用高斯消去法与消去变换来求解多元线性方程组比较常用.具体运算比较复
显著性检验的基本思想可以用小概率原理来解释.1.小概率原理:小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的,假若在一次试验中事件事实上发生了.那只能认为事件不是来自我们假设的总体,也就是认为我们对总体所做的
简单线性:等式两边都不取对数对数:等式两边都取对数半对数:等式一边取对数显著性检验:单个系数t检验,联合显著性F检验
参数显著的,就是说该参数估计量的统计性质可以拒绝原假设:该参数=0,即该参数显著不等于0,也就是该参数前面的变量对y确实有影响,出现在回归方程里面是有道理的.参数的显著性,是实证模型有意义的关键所在.
这句话分两种情况考虑,第一,在一元线性回归的情况下,由于只有一个系数需要检验,所以回归方程的F检验与系数的T检验的结果是一直的.第二,在多元线性回归的情况下,方程总体的线性关系检验不一定与回归系数检验
x=[143145146147149150153154155156157158159160162164]';X=[ones(16,1)x];增加一个常数项Y=[88858891929393959698
就说明你的交互作用可能有A1B1,A1B2,A1B3,A2B1.这几种处理水平结合引起的!这个没有什么的!你就需要探究这几种处理结合的差异.是不是有其他潜变量的影响.
SPSS中交互作用显著时,才能够进行简单效应检验.比如你说的道德性因子在年级和性别上交互作用显著时,你才能以道德性因子为因变量,A年级(1、2、3)和B性别(1、2)作为自变量进行简单效应检验.其中开
p=0就是fe,你的p是0.088的话要看你用1%,5%还是10%了,1和5的就用re,10就用fe
在5%的显著性水平下不显著,那就看在10%下是否显著,仍旧无法通过显著性检验则可剔除或者引入变量,或者变换函数形式
你没做回归分析,我替别人做这类的数据分析蛮多的
两者显著相关(r=0.999,p=0.000<0.01)
一,首先算出不同分布所对应的待定值a二,然后根据分布值表查出在不同的显著性水平下的值a1二,比较二者的大小就可判断:如果前者大则拒绝反之接受.具体的例子可以看一下大学的数理统计,不同的分布有不同的结果
不需要,直接看交互作用.交互作用和主效应的关系是,交互作用优先.若交互作用不显著,才继续看主效应,进行事后检验.
检验的显著性水平是(B)显著性水平是人们事先指定的犯第Ⅰ类错误的最大允许值.显著性水平越小,犯第一类错误的可能性自然就越小,但犯第二类错误的可能性则随之增大.确定了显著性水平就等于控制了犯第Ⅰ类错误的