xi:reg 结果分析

移民厅北区6号房间

第二个表说明拟合度,0.996,接近1,说明模型拟合不错；第三个表看F值就好,相当大,在95%甚至99%置信度下显著；第四个表说明自变量X（营业收入）系数为0.891,并且是在95%甚至99%置信度下

改完了,能文法分析出来了!大概跟你说下你的错误吧:出错地点:1.声明的stack[50]没有初始化;2.stack的入栈是错误的,按照你的方式,如果原来有TM,再加入T->FN,则M就被挤出来了.(这

阴性结果,差异不显著.

显著性（双侧）也即P值为0.028

R平方就是拟合优度指标,代表了回归平方和（方差分析表中的0.244）占总平方和（方差分析表中的0.256）的比例,也称为决定系数.你的R平方值为0.951,表示X可以解释95.1%的Y值,拟合优度很高

（1）中F伴随的p值小于0.001,是怎么看出来的?（2）常数在0.005下显著,以及x1在0.001下显著是怎么看出来的?就是看最后一列的sig值,就是P值.它小于显著性水平,比如0.05,就显著.

你算的是什么结果就是什么?你算的是应力,结果就是应力,你算的是位移,结果就是位移.-.153E-03就是-0.153*10**（-3）,-0.153乘以10的-3次方

在中国,商标上的TM也有其特殊含义,其实TM标志并非对商标起到保护作用,它与R不同,TM表示的是该商标已经向国家商标局提出申请,并且国家商标局也已经下发了《受理通知书》,进入了异议期,这样就可以防止其

方差分析表中的SS表示平方和,MS表示均方,F是组间均方与组内均方的比例,P-value表示在相应F值下的概率值,Fcrit是在相应显著水平下的F临界值,在统计分析上可以通过P-value的大小来判断

木有一个变量是显著的……所有变量的p值都好大的说~整个模型的p值也很大……结论就是这个模型本身统计不显著,各个变量也不显著.看回归分析结果,你先看右上角那个prob>F,那个是对整个模型的检验,如果这

一看判定系数R方,本例中,R方=0.202,拟合优度很差.一般要在0.6以上为好.至少也在0.4以上.二看系数估计量的sig值,其中,独董规模的sig=0.007,小于0.05,说明该变量对因变量有显

主要看“显著性”的值P,当P>0.05时,表示两变量间不相关.故：1与2相关,1与3、4均不相关其余类推.

输出的是各节点的支反力：】总数值FX：大小为-.23757E-07FY：大小为134.61

1.写出拟合方程Y=0.0439636-0.1104272ret+0.3015505drret+0.0003205vr+0.0130717drvr+0.0061625retvr+0.0501226dr

当n=1时1+x1>=1+x2设当n=k时,(1->n)π(xi+1)>=1+(1->n)∑xi那么当n=k+1时,(1->n)π(xi+1)=[(1->k)π(xi+1)]*(1+x(k+1))>=

你少了一个表,输出结果的第一张表就是“输入/移去的变量”,这张表里面就是保留和移除的变量.模型汇总：这个看R方,数值最大最接近1的就是拟合度最好的模型.Anova：这个看Sig,

IlivedinLondonformanyyears,butI'veneverregrettedmyfinaldecisiontomovebacktoChina这是一个并列句.由两个分句组成.but是

优点突出,缺点不回避改变原题要求,重新建模可在此做推广或改进方向时,不要玩弄新数学术语对模型解答进行数学上的分析.“横看成岭侧成峰,远近高低各不同”,能否对模型结果作出细致精当的分析,决定了你的模型能

如果是针对一份具体的问卷调查来进行分析,首先要清楚问卷调查的目的是什么.因为围绕着这个目的,下设的每一项问题都有着极其明确的相关性.其次,统计出每一项问题各种回答的具体数字.这些数字直接反映出被调查人