显著性为0.01时,f的分布表

比较北美洲西部沿海地区的气候分布与欧洲西部沿海地区气候分布特点之间的宽窄存在着显著的差异,原因是北美洲西部沿海地区的有高大南北向的科迪勒拉山系对盛行西风的阻挡作用,把温带海洋性气候限定在狭窄的海岸地带

t检验常能用作检验回归方程中各个参数的显著性,而f检验则能用作检验整个回归关系的显著性.各解释变量联合起来对被解释变量有显著的线性关系,并不意味着每一个解释变量分别对被解释变量有显著的线性关系

首先指出一个错误.题中说“分布函数为F(x)是偶函数”,这是肯定错误的.分布函数的性质有单调不减,正无穷时为1,负无穷时为0,三个性质.因此,分布函数不可能是偶函数或者奇函数.去掉这个条件,仅保留f(

显著性检验主要看t值和P值,在SPSS显示的结果中,significance是显著性的意思,sig即代表P值,以上结果P均大于0.05,表明不存在统计学差异.再问：所以是不显著吗？这几个变量相关性不强

我不太能理解这个题目中中位数的意义,一般中位数不用于连续随机变量,如果非要用的话可以用中位数位于分布函数面积一半的位置,就是F（x）=0.5时.你最好再检查一下,特别是B,对于中位数的理解

自北向南,高原与平原相间分布自北向南：圭亚那高原——亚马孙平原——巴西高原、巴拉那高原——拉普拉塔平原（潘帕斯草原）——巴塔哥尼亚高原.

F检验就是方差分析,它是T检验的升级版.两种检验都可以针对相关样本的平均数差异,只是F检验能够检查两个以上样本的平均数差异,而T检验只能检查两个样本.但是,F检验其实也可以检验两个样本的平均数差异,只

海拔低,地势平坦.以东地区为美国的中央大平原,是美国重要的粮食作物分布区.

显著性检验的基本思想可以用小概率原理来解释.1．小概率原理：小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的,假若在一次试验中事件事实上发生了.那只能认为事件不是来自我们假设的总体,也就是认为我们对总体所做的

欧洲的气候具有显著的海洋性特征,温带海洋气候和地中海气候分布典型亚洲分布最广的气候类型温带大陆性气候亚洲人口稠密地区集中在东亚（中国、日本）、东南亚（印度尼西亚）、南亚（印度、巴基斯坦、孟加拉国）.

取0.05就是置信度为95%,取0.01置信度就是99%.具体选哪个就看得到的结果了,如有大部分都得P值都非常小,那就取0.01了,要是P值都很大,那就取0.05好了.一般情况下,0.05就可以,当然

你的计算不对如果是单纯查表的话,是否表上最上面一行就是P概率?---是的,又叫显著性水平,它一般给出0.1,0.05,0.02,0.01等特殊值.一般使用方法是根据显著性水平查找χ2值.至于χ2（20

交互作用分析要有重复实验的.没有重复实验的话,组内误差也即Error的自由度df为0,导致后续的结果无法分析.一般解决的方法,就是补做重复实验.再问：那请问怎么补做重复实验？我上网搜着教程，结合课本的

受教育2和获工作时间9的相关系数在.001水平显著,相关系数为0.259,这应该是统计上的标准表达方式.这个结果就表明这两个变量具有共变关系,受教育2越高,获工作时间9越高.这样解释就行了吧另外好像一

显著性在你给的条件下没有定义.首先OLS的多元回归,实际上是这样：解方程y=b0+b1x1+b2x2,如果你的数据多于m+1个（我们就以你的这个例子说吧,就是多于3组数据,比如100组),这个时候方程

卡方分布：E(X)=n,D(X)=2nt分布：E(X)=0(n>1),D(X)=n/(n-2)(n>2)F(m,n)分布：E(X)=n/(n-2)(n>2)D(X)=[2n^2*(m+n-2)]/[m

t分布的使用使用分布表的时候要有置信度和自由度两个数据,t分布给出的α是由100%减去给定的置信度后得到的.如果在90%的置信度下作出一个估计,那么就要查t分布表中,α=0.10那一栏（100%-90

F(4)-F(2)=1-2/3=1/3

就是一元一次如果y=ax^2设z=x^2就变成y=az可以看这个参考y=polyfit(x,y,2)只是拟合回归方程而已.p接近于0的话是说明回归显著,即系数显著不为0也就是x^2对y的影响显著你合度

亚洲的气候具有（复杂）多样,（季风）气候显著和（大陆）性气候分布广的特点