格兰杰显著性水平负数-搜答案-智慧作业帮

控制不同的变量,结果自然是不同的,没什么奇怪我经常帮别人做这类的数据统计分析的再问：那我所检验的俩数据到底是真相关还是假相关。。

你第一图的数据样本是40第二图是25第三个图是21结果肯定不一样显著性水平,又称检验水准是人为确定的一般为0.05再问：表格下面的那行小字写的0.01不用管吗？再答：看相关系数，第一个图是0.439，

你那个0.02就是检验的p值,当它小于显著性水平时,就要拒绝原假设.显著性水平与犯第一类错误的概率之间不是一回事,但存在一个控制关系：犯第一类错误的概率不会超过显著性水平.这个控制关系也是我们在确定拒

一般带一个星号的是水平0.05,两个星号的是0.01,没有星号的不显著

插入\函数\统计\TTEST

p值说的是你算出来的一个检验变量所对应的概率值,比如算出来p值是10%,说的就是,你如果以此为界拒绝原假设的话,那么有10%的可能性要犯错误,就是说本来原假设对,但是你却给拒绝了.所以说p值越大,拒绝

方差分析中采纳我的吧.

再问：最后一步是怎么得到的。我文科生，有点不明白再问：倒数第二部懂，就是怎么这样就说明c是它呢再问：懂了，谢谢

显著性水平α在统计学中叫做犯第一类错误的大小,第一类错误就是原假设是对的,但是被拒绝的概率,我们一般把这个显著性水平α定为0.05.假设有个检验统计量是F,然后把样本数据代入F可以算出一个值记为f,那

正确,a称为显著性水品,也称置信概率,b是反第二类错误的概率,称1-b为检验的功效!

你说的是统计学中的假设检验问题.假设检验中,一般会先建立原假设,然后构造统计量,基于你的样本计算统计量,从而知道你的统计量发生的概率,一般而言概率大于0.05（显著性水平,拒真概率）的时候,一般接受假

正交实验的数据处理使用的是方差分析法,其原假设是各组平均值之间无显著差异.在显著性水平取0.05的前提下,sig值（也就是统计学教科书的P值）大于0.05就表明不能否定原假设,也就是这个因素对结果没有

看ADF检验的伴随概率,如果小于0.05,就拒绝原假设,说明序列是平稳的.否则,无法拒绝原假设,序列非平稳.如果ADF检验统计值大于各显著水平下的临界值,则序列非平稳.如果ADF检验统计值小于各显著水

拿u检验来讲,假设检验是这样的P{T>u}=1-α就是说要以1-α的“绝大多数情况”保证统计量大于,或者小于,或者是等于总体的某个均值或者方差,检验发现合适,就通过原假设.拒绝了,就接受备选假设

取0.05就是置信度为95%,取0.01置信度就是99%.具体选哪个就看得到的结果了,如有大部分都得P值都非常小,那就取0.01了,要是P值都很大,那就取0.05好了.一般情况下,0.05就可以,当然

这个貌似不用设的,你可以想一下相关系数下面的P值,如果P

置信概率：一般用1-alpha表示,它是一个接近于1的概率值,表明你得到的置信区间包含真参数的概率.一般常取为95%或者90%或者99%.是预先取定的值.显著性水平：一个预先取定的值,一般用alpha

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

显著性水平如果为a,则置信度为1-a

Johansentest的teststatistics和t-test的计算方法完全不一样.他的teststatistics是用trace和eigenvalue来计算的.具体计算过程有点繁琐,我就不给你

格兰杰 显著性水平 负数