憨丶小包
F值表示整个拟合方程的显著性,F越大,表示方程越显著,拟合程度也就越好。P值表示不拒绝原假设的程度。简而言之,P<5表示假设更可能是正确的,反之则可能是错误的。r值是拟合优度指数,用来评价模型的拟合好坏等,取值范围是【-1,1】,越接近正负1越好。R平方=SSR/SST。其中SSR是回归平方和,SST是总离差平方和。P值是衡量控制组与实验组差异大小的指标,意思是P值小于05,表示两组存在显著差异,意思是P值小于01,表示两组的差异极其显著,可以用SPSS统计,根据自变量应该是果蝇的性别,因变量应该是寿命,自变量是名义变量,因变量是连续变量,所以用单因素方差分析就可以得出结果了。另外在统计解释时一般不看F值,只需要看P值就可以了,但是在写论文时还是要将F值写出来,并把P值放在后面用括号括起来。扩展资料:F检验对于数据的正态性非常敏感,因此在检验方差齐性的时候,Levene检验, Bartlett检验或者Brown–Forsythe检验的稳健性都要优于F检验。 F检验还可以用于三组或者多组之间的均值比较,但是如果被检验的数据无法满足均是正态分布的条件时,该数据的稳健型会大打折扣,特别是当显著性水平比较低时。但是,如果数据符合正态分布,而且alpha值至少为05,该检验的稳健型还是相当可靠的。参考资料来源:百度百科-F检验
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
p就是显著性=sigF的值是回归方程的显著性检验,表示的是模型中被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著做出推断。若F>Fa(k-1,n-k),则
一、P值计算方法左侧检验P值是当时,检验统计量小于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率,即p值。右侧检验P值是当μ=μ0时,检验统计量大于或等
,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
P值即概率,反映某一事件发生的可能性大小。P值的计算:一般地,用X 表示检验的统计量,当H0为真时,可由样本数据计算出该统计量的值C,根据检验统计量X的具体分布
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