方程中的变量sig要求

变量就是可以被改变的数据,可大可小可长可短能伸能缩,嘿嘿.例子：int表示能存储整数类型的数据类型.inta;表示你定义了一个存储整数的变量.a就是你的变量名；inta=10;表示你给这个变量赋的值为

不同意ls,这里应该是,平均,平均差,平均距离（就是平均差的绝对值）df是自由度,最后一个是统计显著性,你这个是不是spss里面的T检验出来的值呀?

恩,一直变化的生活...对于我来说,爱情是,家庭也是,学校更是.

光速是一个常量原子核裂变后的质量是小余裂变前的质量的两个质量差乘以光速的平方就是它裂变的能量

我刚刚做了线性回归分析你的变量A和B的相关系数是0.994,判定系数是0.988,是很好的你和模型了,通方差分析表分析得到F值为250.788,sig值为0.001即使相应的p值,小于0.05则认为A

x="R100"[d1]="=SUMPRODUCT((明细!R2C1:"&x&"C1=RC1)*(明细!R2C19:"&x&"C19=R1C)*(明细!R2C3:"&x&"C3))"再问：SubMK6

Asymp.是asympotic的缩写,Sig.是significance的缩写（也就是我们通常说的P值）.因此,Asymp.Sig.(2-tailed)就是表示双侧近似P值,常见于SPSS中的卡方检

正确

是的!SIG是拉丁文,意思是用法用量就是叫你每次3片每天2次,BID是每天2次

pearson是你选择做相关检验的方法,sig是这种检验方法对应的显著水平（p值）.sig小于0.05说明两组数据有显著相关性,再问：sig小于0.05是否意味着我的统计方法是错误的，是不是方差不齐没

“在过去一个月中平均每个销售代表接触的期望客户数”是总数除以人数得到的,因为不一定整除,所以取值范围包含了整数和小数,可以连续取值,属于连续变量.而“一个地区接受失业补助的人数”的取值范围只有整数,比

logistic回归模型,主要是用来对多因素影响的事件进行概率预测,它是普通多元线性回归模型的进一步扩展,logistic模型是非线性模型.比如说我们曾经做过的土地利用评价,就分别用多元线性回归模型和

肯定不行啊没有意义哦再问：就只是变量的sig值太大，别的都没问题吗？？再答：sig值太大，别的就不用看了啊没有用了

摆长L周期T

你说的“变量”应该是指自变量.变量不只是有无的问题,更多情况下应该是量的变化.比如你的例子中,只设了“有无光照”两种处理,但是在试验中,还可能设“强光”“弱光”等其他不同处理,所以说“有无光照”并不准

嗯……变量呢就是要改变的不相同的了,在生物上往往就是要固定某一些量不变,改变某一个量得到某一结论.比如：你要观察着丝点的分裂是否与纺锤体的形成有关.那么你就必须取同种一的生物的细胞在同一时间、相同环境

这个指的是回归中的拟合模型整体显著、也就是说回归中设的自变量是有预测作用的.但二元回归的话,2个自变量（预测变量）,如果要看它们各自的作用是否显著,还需看各自的B或beta值.

那个b不用管它.,他下边不是解释来着b是什么意思了嘛,不用管撒.你说的情况是有可能的.其他可能：你是不是没有把数据标准化?你检查共线性没有?你数据量是否过小（一般应为变量数的十倍）解决方法：去掉几个变

看变量的作用域了如果是全局(函数外定义)的或者是静态(static)的变量,那么值保留局部(函数内定义)的话,不保留,前后时间步无关再问：我是想做一个非稳态温度场地模拟，也就是说，我在UDF读取上个时

In[23]:=Solve[{A+B+C1==0,A(b+c)+B(a+c)+C1(a+b)==0,Abc+Bac+C1ab==1},{A,B,C1}]{{A->-(1/((-a+b)(a-c))),