pearson不显著能说明相关关系吗

这个首先要看你的变量数据是否都属于连续性数据,如果都是连续性数据,然后绘制一下变量的散点图,看看是否是显著的不符合正态分布,如果完全不符合的话那就只能用其他的来分析,如果只是略微偏态还是可以用pear

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

差异显著说明某一因素对性能有影响差异不显著说明这个两组数据一样没有区别某一因素对性能没有影响

不相关.一般来说相关性大小要看显著性达到什么程度.显著性越小说明相关程度越高.显著性小于0.05则为显著先关,小于0.01则为极显著相关.大于0.05则说明不相关,或者相关性不强,也可以简单理解为不相

看你的分析是否有必要控制无关变量后进行相关,如果没有必要,就采用直接相关来解释就可以了不过如果严谨的来说,应该是采用偏相关的结果,这个毕竟是两者的净相关再问：数据的pearson相关不显著而spear

自相关系数在大约6期左右出现一个峰值偏自相关也是如此你用的是月度数据,从图上看偏自相关的季节性似乎有点显著,自相关的半年度周期也比较显著可以考虑ARMA((1,6),(1,6))试试,再估计一下ARM

原假设是“X1的系数为0”,sig值低于0.05就可以拒绝原假设啦再问：也就是说，原假设是x1的系数为0，而不是我自己设置的那个假设吧？我都晕了一下午了。。。如果是我自己设置的假设，那就互相矛盾了再答

你好.合并下列句子,如果你会,你在这方面的问题就解决了：Hewasgettingoffthebus.Hefellandhurthimself1Whilehewasgettingoffthebus,he

和正态分布没有关系,你的两个变量应该是连续变量,用pearson相关比较合适.spearman相关系数是对顺序变量做的.

您好：1.首先要确定测试性能的样本是否符合正态分布；2.符合正态分布的话,继续进行独立样本T检验；3.独立样本体检验的结果显示中,SIG小于0.05的话说明两组数据方差非齐性,这时要看t-test的第

pearson系数为负且绝对值接近1,说明两个变量负相关,Sig.(2-tailed)是显著性检验,判断样本与我们对总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异,还是由我们所做的假设与总体真实情况之间不一致

如果是非常不显著,建议删除,其它情况比如15%的水平下是显著的,建议保留,这得根据实际问题来.可以试着先将最不显著的剔除掉,再看看方程,也许就会出现显著系数增多的情况,建议一个个删除.

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

嗯,可以

---对你的提问很感兴趣,为此搜索了一些比较可信的报道资料.---根据这些报道,可以肯定火星上温室效应比较显著；同时研究结果告诉我们,除了因为CO2浓度高带来的与地球类似的温室效应,火星还有某特殊化合

不能,PearsonCorrelation检查两变量的线性相关程度,如果很大的话,比如正负0.8,0.9的样子,就说明这两个变量你中有我,我中有你,同时存在在模型中只会削弱彼此的存在感,只需要有一个在

不能拒绝二次adm项系数为0的假设所以不显著你可以看看二次回归和一次回归R方的差异如果不大说明一次v即可.再问：但是R^2很大啊。。。再答：一次和二次的R方差异是多少?再问：相差不大。。。

Pearson相关系数可以理解为两个变量之间的线性相关度.

氮是植物体内许多重要有机化合物的成份,在多方面影响着植物的代谢过程和生长发育.磷是植物体内许多有机化合物的组成成份,又以多种方式参与植物体内的各种代谢过程,在植物生长发育中起着重要的作用.钾不是植物体

看里面的Pearson那一行就是相关系数是正数为正相关负数为负相关一般来说|r|>0.95存在显著性相关；|r|≥0.8高度相关；0.5≤|r|