t是T检验(小样本质量检测,在参数检验中)的统计量,f是F检验(SPSS中的方差分析有)的统计量,p是一个判断原假设是否成立的量,若p>a,接受原假设,p
R2指的是相关系数,一般机器默认的是R2>99,这样才具有可行度和线性关系。当根据试验数据进行曲线拟合时,试验数据与拟合函数之间的吻合程度,用一个与相关系数有关
T值就是这些统计检定值,与它们相对应的概率分布,就是t分布。统计显著性(sig)就是出现目前样本这结果的机率。P值代表结果的可信程度,P越大,就越不能认为样本中
,t值和P值都用来判断统计上是否显著的指标。p值就是拒绝原假设的最小alpha值嘛,把统计量写出来,带进去算出来之后,根据统计量的分布来算p值啊,举个例子,比如
3区sci价值大,SCI期刊分为四个区,一区影响因子最高,四区则是最低的,在过去很多人觉得只要发表一篇SCI论文就很厉害了,如今,还要看发表的是哪个区的SCI,
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