minitab一元线性回归分析的系数T和P到底什么意思?
zfr85042022-10-04 11:39:541条回答
minitab一元线性回归分析的系数T和P到底什么意思?
为什么说T越大越好,超过三就说明其准确度高,还有为什么P这么小通常会出现0的情况,小概率事件不是应该不打好吗?
为什么说T越大越好,超过三就说明其准确度高,还有为什么P这么小通常会出现0的情况,小概率事件不是应该不打好吗?
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霹雳帕拉 共回答了8个问题 |采纳率87.5%- T是统计量的值,由于T分布的特性是：取值离远点越远,取到这个值的可能性越小.而在回归分析里,我们的检验的假设是“X的系数=0（当此时,X和Y无关）”,所以T值（的绝对值）越大越好,因为越大,就说明检验的假设越不可能发生,这样,X和Y的关系就越显著（系数越不可能为0).
T值对应的P值,一般在一元回归的报告里是做的双边检验：也就是说,你回归的检验里,T分布取值大于你求出的T统计值的可能性（加绝对值的）,如果P值很大,说明这个T值很靠近原点,而P值很小,则说明这个T值远离原点（T的绝对值越大,P越小）,根据上面的分析,P越小越好. - 1年前
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回归分析:Total continuity fallout 与 Contamination
回归方程为
Total continuity fallout = 0.000347 - 0.00371 Contamination
自变量 系数 系数标准误 T P
常量 0.0003474 0.0002333 1.49 0.150
Contamination -0.003713 0.007863 -0.47 0.641
S = 0.000385205 R-Sq = 1.0% R-Sq（调整） = 0.0%
方差分析
来源 自由度 SS MS F P
回归 1 3.30796E-08 3.30796E-08 0.22 0.641
残差误差 23 3.41281E-06 1.48383E-07
合计 24 3.44589E-06
异常观测值
Total
continuity 标准化
观测值 Contamination fallout 拟合值 拟合值标准误 残差 残差
2 0.0200 0.001706 0.000273 0.000099 0.001433 3.85R
R 表示此观测值含有大的标准化残差sgzw20061年前1 -
非烦女孩 共回答了24个问题
|采纳率87.5%不用看其他了
光看R-Sq = 1.0% R-Sq（调整） = 0.0%
就可以判定,两者之间没有明显的回归关系,回归公式不可采用!
一般要求R-Sq(调整)要在 65%以上,有的公司严格点,要求在80%以上!1年前查看全部
- 求minitab高手帮忙啊,我要比较下面两组数的显著性差异,a,0、0、0 b,0.48、0.52、0.56,
求minitab高手帮忙啊,我要比较下面两组数的显著性差异,a,0、0、0 b,0.48、0.52、0.56,
运算的时候,minitab说我的a数据完全相同,错误,我应该怎么运算啊?
问个弱弱的问题，呵呵，p值怎样算显著 怎样算极显著啊。gdnlq1年前1 -
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|采纳率92.9%显著性差异是比较两组数据的,有平均值和散布的比较
你a组数据三个完全一样,没有散布,计算不出散布值,所以无法比较1年前查看全部
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强庄预言 共回答了20个问题
|采纳率95%Minitab软件是现代质量管理统计的领先者,全球六西格玛实施的共同语言,以无可比拟的强大功能和简易的可视化操作深受广大质量学者和统计专家的青睐.
minitab 15 english是指这个软件的地15版的英化版.1年前查看全部
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如果过程不稳定,则需要找到原因进行改进使过程稳定
过程稳定时,则应该计算过程能力指数,一般控制在1.33~1.67之间就比较好了1年前查看全部
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- 用minitab计算非正态数据的Cpk时,Cpk数据显示为**,
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数据如下：
4.8216
5.0184
4.8216
5.7072
5.1168
5.2152
5.2152
4.9200
5.3136
5.2152
5.0184
5.3136
4.9200
5.5104
5.1168
5.2152
5.5104
5.7072
5.2152
5.7072
5.4120
5.0184
5.3136
5.0184
5.0184
4.9200
5.0184
5.1168
5.4120
5.0184
5.7072
5.5104
5.4120
5.5104
5.2152
5.5104
5.0184
5.6088
5.0184
5.4120
5.4120
5.3136
4.8216
5.7072
5.3136
5.2152
5.3136
4.9200
5.5104
5.0184
5.1168
5.1168
5.0184
5.5104
5.5104
4.8216
5.3136
5.3136
5.7072
5.5104
5.1168
4.9200
5.2152
5.7072
6.1008
5.8056
5.4120
5.6088
5.6088
5.4120
5.2152
5.3136
5.1168
5.8056
5.4120
5.3136
5.2152
5.3136
5.0184
5.7072
5.6088
5.4120
5.3136
5.2152
5.2152
5.7072
5.4120
5.0184
5.7072
5.1168
5.2152
5.0184
5.0184
4.9200
5.0184
5.5104
5.0184
5.1168
5.0184
5.7072
5.5104
5.4120
5.5104
5.2152
5.5104
5.2152
4.9200
5.3136
5.2152
5.0184
5.3136
4.9200
5.5104
5.2152
4.9200
5.3136
5.2152
5.0184
5.3136
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5.5104
5.1168
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1 9.7 2.5 50
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样本 X N 样本 p
1 107 2799 0.038228
2 0 50 0.000000
差值 = p (1) - p (2)
差值估计:0.0382279
差值的 95% 置信区间:(0.0311244,0.0453315)
差值 = 0(与 ≠ 0) 的检验:Z = 10.55 P 值 = 0.000
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