搜搜考试网在模型的显著性假设检验过程中,若计算得到的f统计值大于
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/06/13 07:21:09
的确是A.建议可以搜索下P值（p-value）,帮助理解.此处用P值解说比较清楚,介绍见后..05显著性水平下,没有拒绝H0,接受了H0,则说明P-value大於.05了,那麽P-vavlue肯定也大
现在是在进行酵母菌的培养,要让酵母菌增殖、发酵,这个过程是需要能量的,比如酵母菌细胞内合成需要的有机物和分解代谢物乃至从外界获取营养（胞吞、主动运输）,排出废物（胞吐、主动运输）还有细胞分裂的时候都是
c根据巴斯德效应：酵母菌酒精发酵是厌氧过程,当从厌氧环境转为好氧环境时,葡萄糖分解速率下降,乙醇停止生成,再回复到厌氧环境时,葡萄糖分解速率上升,乙醇大量生成.酵母菌无氧条件下行发酵,每分解一个葡萄糖
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
看P值,即P>|t|那一列.另外取决于你定的显著性水平,如显著性水平设为5%,则P值小于0.05的变量都是显著的.
染色质螺旋缠绕,缩短变粗,成为染色体.核仁解体,核膜消失,产生纺锤体,最后产生新的核膜核仁.
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
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!
C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类错误的概率,即我们在拒绝原假
不应该用t检验应该用方差分析方差分析是分析因素对变量影响显著程度的方法在分析菜单下面有比较均值菜单最末尾的一个就是方差分析anova.
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
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
什么是显著性水平?:估计总体参数落在某一区间内,可能犯错误的概率为显著性水平,用α表示(1-α为置信水平).α从0.1变为0.01,则错误概率变小,原拒绝H0,则现在可能接受,也可能拒绝.选B
你的题目应该使用SPSS的Chi-SquareTest（拟合优度检验）.原假设是各台机床的故障次数完全相同（也就是质量相同）.以下是SPSS的分析结果：\x05机床编号\x05ObservedNExp
选A,∝应该是α
在百度hi里面给你留言了
看下是否存在异方差或者自相关等违背经典假定的错误.协整回归模型要是显著的话其误差修正模型一般是显著的.
就是你求出来的值落在小概率的区间上,一般是落在0.05或者0.01的显著水准上的.比如说用正态U来检验,H0为u＝u0,H1为u不等于u0,那么你在置信读95％下,假如求得的u>u1.96或者u