如何比较两样本的分类变量是否存在显著差异

这个有序多分类变量是自变量还是因变量啊?自变量的话看似然比检验,显著的话就不能当作数值型变量,而需要当作分类变量来做,转换成哑变量；因变量的话用multinomiallogistic来做.

ttest比较两组的平均值差异chisquare比较两组的频率差异ANOVA比较两组或者更多的显著值差异

可以用解决参数变化的方法来实现.增加以个变量序列D.税率下降时D=1,税率不变时候D=0.这样D作为自变量的参数实现对分类的控制.应该是lyYXDC这是我自己的想法.还有待实践来检验.欢迎共同讨论.

选C,一般t值越大所对应的p值就小,p小于0.05或是小于0.01就证明有显著性,也就越有理由认为总体均数不一样.

a=int(rnd*100):b=int(rnd*100)ifa>bthenprint"a>b"ifb再问：你所设的值是固定的某一数字吗？我想表达的是先出现一个随机数字，然后再出现一个随机数字，两个数

定义域和对应关系如果对于一个变量的每一个值,另一个变量都有唯一的值和它对应,则另一个变量是这个变量的函数.更多函数信息,邀请您踩一踩我的函数Ok吧再问：两大要素是什么再答：定义域和对应关系

一般分为三类：PQ节点：节点注入的有功功率无功功率是已知的PV节点：节点注入的有功功率已知,节点电压幅值恒定,一般由武功储备比较充足的电厂和电站充当；slack节点：节点的电压为1*exp(0°),其

同一棵树,在春秋季各测1次,两者比较必须用配对t检验,而且检验效率很高.软件做的不用查表.再问：不是的，是同一种树，分别在一批在春季栽植，一批在秋季栽植的。用什么T检验再答：那应该用t检验或者u检验了

看最后一列的概率值,如果概率值小于指定的检验水平（通常用0.05）,这个系数就是显著的.否则是不显著的.例如X1,X3是显著的,X和X2是不显著的.再问：不显著说明了什么？再答：不显著说明这个解释变量

主要是要选对算法.同时处理分类变量和数值变量,K-Protype算法就可以办到.K-Means就只能处理数值型变量,K-Mode可以处理分类型变量.你采用K-Protype算法即可.

转换---计算----左下角有IF就是条件语句,目标变量里随便填,比如C1,条,A>B,变量值=1,A=B变量值=2依此类推

根据给定变量的不同,可以有以下三种类型的节点：(1)PQ节点：给定Pi及Qi,求Ui及δi;(2)PV节点：给定Pi和Ui,求δi及Qi;(3)平衡节点：给定Ui和δi,求Pi和Qi；P有功功率Q无功

拒绝原假设再问：这是一道问答题，答案可以如此简单化？再答：这是最终结论

判断正误1、函数值域中的每一个数都有定义域中的一个数与之对应2、函数的定义域和值域一定是无限集合3、定义域和对应关系确定后,函数值域也就确定4、若函数的定义域只有一个元素,则值域也只有一个元素5、对于

分类变量＂在学术文献中的解释1、分类变量是指地理位置、人口统计等方面的变量,其作用是将调查响应者分群.描述变量是描述某一个客户群与其他客户群的区别.大部分分类变量...

顺序数据是可以比大小的,必须要有大小顺序,你的算分类数据应该是定类尺度的应用与定类.定序.定比的定义对照一下,好象更象是定类,

不知是哪方面的定义,在统计中,根据变量的记录形式可分为：数值变量,定类变量(或名义变量,或分类变量),定序变量(或等级变量).

嗯,在分类变量中包括二分类的变量和多分类的变量,其中二分类的变量改成虚拟变量,只要将一类赋值为0,另一类赋值为1就可以了,0作为对照组；如果是多分类的变量,改成虚拟变量时,需要设立分类数减1的虚拟变量

t值小于2.1,说明在0.05的显著性水平下差异不显著,t值大于2.86说明在0.01的显著性水平下差异显著.

PrivateSubCommand1_Click()n=Val(InputBox("请输入一个数字"))Ifn=Int(n)AndSgn(n)=1ThenPrintn;"为正整数"ElsePrintn