t值的正负号和系数正负号的关系？回答是:t值的正负号和系数正负号的关系，t值的正负取决于回归系数。
不可以。因为t值为负代表前面一组样本的均值，低于后面一组的均值，t值是用来判断统计上是否显著的指标。t值检验回归系数是否等于某一特定值，在回归方程中这一特定值为0。
如何修改已经发表的blog文章请按如下顺序查找:
1、控制面板、BLOG文章管理、文件夹、进入控制面板、BLOG文章管理、文件夹2、然后点进去会看到每篇您发布的文章，后面都会带一个笔的图形点选文章、带一个笔的图形3、点那个笔图形，具体修改某个文章。对文章进行处理的各种选项、修改好后、发表文章
如果论文提交之后发现错误或者有重要信息需要补充，在不动摇该项研究的基础与结果的情况下，一般可以通过发表勘误(Erratum)或更正(Corrigendum)进行纠正。
论文勘误一般是在出刊后作者自己发现的问题而需要做出修改，或论文发表之后，其他作者在阅读的时候，发现论文中存在某一个或是多个错误，会向期刊杂志社指出错误的地方；然后期刊杂志社针对问题进行审核，然后与论文通讯作者联系，确认其中的错误。最后，杂志社准备勘误通知，并在准备完毕后尽快发出。
发到知网上的论文不可更改，不可逆。如果说实在严重的话，可以像所发期刊提出修改申请，之后由所发期刊杂志社向知网提出申请。申请审核通过后再提交文章进行二次审核，但是此时涉及一个二次发表以及重复率问题，会十分麻烦。因此这种错误收入是审核不严格导致的。
建议作者最好联系杂志社编辑或是审稿专家说明原因，保证论文数据中的正确性。当然，可能有的作者认为，只是一个数字写错的，修改与否对结果并没有影响，就不用修改了。
虽然审稿专家没有发现，但是并不代表论文发表出去后，别人发现不了。要知道论文发表出去，面向的是与你方向相同的人员，肯定会有不少同行业的人员阅读你的论文，若是发现错误，那么会质疑你的论文水平，也会怀疑杂志社及审稿专家的水平，对你今后在行业的发展并没有好处。
写论文的注意事项：
注意论文的严谨性，主要以陈述句为主要句式，合理控制直接引用和间接引用的比例，合理设置参考文献的格式，避免抄袭率过高的情况，论文结构要严谨完整，目录摘要等内容都要写到，论文的格式按照学校要求的进行编排，设置好段落、字行之间的间距，以及全文的字体。
论文中使用的标点符号也应该标准化，正确使用逗号、句号、分号、冒号和引号，论文选题最好做好简明扼要。除此之外，在论文写作时还可以适当的在论文当中添加一些图表作为补充说明，这样也能更好的表达效果，当然图标的美观性，简洁明了也很重要。
在发表论文这方面，偶尔会有这么一种情况，就是当你准备开始写论文的时候，一些数据表明你发表的上一篇论文的数据没有那么有说服力，或者是某些说法有点绝对，不排除有其他情况的可能。换句话说就是你发表的上一篇论文有错误，遇到这种情况时，该怎么办呢？
这里可以分三种情况：一是小错；二是大错；三是缺陷。
一、小错
这种情况可以直接跟编辑写信说明一下，态度诚恳，详细的解释一下事情的原委，编辑会告诉你事情的方案。
二、大错
可能要发声明了，或者再写一篇文章纠正错误。用来纠正上一篇文章的论文中的内容，包括理论、数据、方案最好都是具有说服力，比较全面的。因为这是“纠正”论文，如果这篇文章还存在错误的话，那么这篇文章就没有那么有说服力了。
三、缺陷
如果是缺陷，就没什么太大的影响，因为后续的研究本来就是为了解决原来的缺陷的。
要进行更正的。论文发现错误，肯定是要进行更正的。只不过在论文出版前，发表论文，可以与期刊编辑沟通，核实后可进行修改。而在论文出版后，发现问题，再进行修改的难度会比较大，往往采取的措施是勘误、关注和撤稿。
如果论文已经正式发表了，但是发现里面有数学上的错误，第一个方法是联系编辑进行撤稿，将错误修改后重新进行发表。第二个方法是不用撤回原稿，而是重新发一个更正声明，说明论文原稿中的错误，并且表达歉意。以上两种方法都可以解决论文发表后发现数据出错的问题。小论文发表过后发现数据出现错误的时候，我们可以进行撤销，更改之后从新发表。
本科论文三个对照要用t检验。t 检验（独立样本t 检验），用于分析定类数据与定量数据之间的关系情况。t 检验分析X对Y的差异性；X只能分为两组；如果X为三组，比如本科以下，本科，本科以上；此时需要使用方差分析。
是的，在一篇论文中可以同时使用t检验和f检验。t检验是一种统计检验，用来检验两个样本之间的均值是否有显著性差异。F检验是一种统计检验，用来检验两个样本之间的方差是否有显著性差异。t检验和f检验都可以用于一篇论文中，但是它们的用途不同。t检验用于检验两个样本之间的均值是否有显著性差异，而f检验用于检验两个样本之间的方差是否有显著性差异。因此，在一篇论文中可以同时使用t检验和f检验，以检验两个样本之间的均值和方差是否有显著性差异。
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，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，比如说算出来的统计量的值为z,服从的是正态分布，如果是双边检验的话那么pvalue=2*(1-probnorm(abs(Z)));单边检验的话，应该是1-probnorm(z)。
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，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。P值是用来判定假设检验结果的一个参数，也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较。由R·A·Fisher首先提出。
扩展资料：
Fisher的具体做法是：
假定某一参数的取值。
选择一个检验统计量(例如z 统计量或Z 统计量) ，该统计量的分布在假定的参数取值为真时应该是完全已知的。
从研究总体中抽取一个随机样本计算检验统计量的值计算概率P值或者说观测的显著水平，即在假设为真时的前提下，检验统计量大于或等于实际观测值的概率。
如果P<0.01，说明是较强的判定结果，拒绝假定的参数取值。
如果0.01 如果P值>0.05，说明结果更倾向于接受假定的参数取值。 论文中间有某某个人的话，作者没有出声的话也算抄袭。 常用两种方法标明。 1）.首先在引用地方的句末，用上标标注序号，然后再文章最后的参考文献中具体说明是谁的什么文章。 2）.没有引用原文的只在参考文献中说明是参考了谁的什么文章。引用别人的文章，其目的是用以说明自己的观点。有两方面的问题要注意：1、“引用”应该是摘取，而不能大段大段的使用，否则有剽窃之嫌；2、一定要注明文章的出处，即作者、出版单位、出版时间、页码等。 不算 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 不能这样简单判定吧。看这些引述的内容占总篇幅的多少，如果少呢，只是论文引述不规范，如果多呢就算是抄袭了。现在有一种软件，只要把文章放进去，它马上可以判断有多少是抄的，所以标不标出处都不过老师。这样软件我们学校有，不知你们学校了发表论文中引用未标明出处