非正太分布的T检验

不用查表的,ttest95%显著的t值是1.96,所以X1,X2,X4可以,X3不显著F越大越好,说明解释变量之间的相关性小,100很显著了R^2几乎到1了,拟合的很好,也是越大越好.但是,给你一点劝

看sig.,按照你选择的置信度,一般会默认选择5%,由于你选择双侧检验,所以就是将sig对2.5%对比,如果sig大于2.5%,则可以拒绝原假设,相反则不能拒绝,这里的sig就等于P值再问：所以说在1

one-sampt检验举例：一个班的平均身高是不是为1.70m独立样本t检验,应该是2个独立样本,举例：比较一个班里,男生和女生的评价身高是不是一致配对样本t检验：配对的比较举例：评价一个药的降压效果

.都是对相同的假设进行检验,h：b=0；.两个统计亮之间存在如下关系：f=t的平方

打一个比方来说,你要检验骰子是不是做了手脚.如果你扔了10次骰子,结果都是6.那么你就可以基本断定骰子被做手脚了.无论是t检验,卡方检验,还是f检验都是检验某个假设是否成立.你通过实验可以获取某个随机

我也是学医的,上学期卫生刚考完,之前复习的时候还会来着,不过现在连公式都记不住了,不过本人觉得,这是白给分的体,很简单,记住公式,带数就可以.记不住就把公式打小草,写在桌子上.考前找个会的同学给你讲一

请查看《概率论与数理统计》

两个确定的数之间无法做t检验,t检验是检验平均数差异的.回归系数不是平均数,你可以多次抽样,然后得出n个回归系数,再检验两组系数差异.不过这这方法很笨重,不知道你的研究目的是什么,是不是应该采用其他更

这两个检验你不用管自由度.记住公式就可以.考试的时候套用就行...

单独样本T检验（One-SamplesTTest）用于进行样本所在总体均数与已知总体均数的比较,独立样本T检验（Independent-SamplesTTest)用于进行两样本均数的比较.

one-wayANOVA,单因素方差分析

F分布,及t分布的读法和英文F,t一样X2分布读作ka（一声）fang（一声）分布

你要求的置信度是多少啊?鉴于你没有说,假设显著性水平就是0.01.1.可决系数较高,可以看作是高度拟合.2.通过解释变量的t检验发现x1x3对被解释变量的影响是显著的,其他的是不显著.方程的f检验通过

以X^2分布为例子吧x1,x2..xn都遵守N(0,1)的正态分布,则x1^2+x2^2+...遵守X^2(n)分布相当于形成了一个新统计量Y=x1^2+x2^2+...是新的统计量!而t分布,F分布

服从F(1,n)至于为什么,你只需要看看t和F的定义式即可.再问：但是书上的答案是服从自由度为n的t分布，然后我就醉了再答：书上答案错了。t的平方就是F分布。再问：再答：服从卡方1再问：能解释一下下吗

是的,F检验和bartlett（适用正态数据）、levene（非正态数据）检验适合于多组样本的比较.

属于独立样本T检验,公式很复杂,手工计算在不出错的情况下得半个多点,用spss或sas统计软件很方便.P>0.05拒绝原假设说明在a=5%的水平下有显著差异,也可以查表比较t统计量的大小做判断.希望有

Z就是正态分布,X^2分布是一个正态分布的平方,t分布是一个正态分布除以（一个X^2分布除以它的自由度然后开根号）,F分布是两个卡方分布分布除以他们各自的自由度再相除比如X是一个Z分布,Y(n)=X1

推荐你一本书,《大学数学实验》,清华大学出版社,作者姜启源.认真读下第10章和第11章,相信你一定会受益匪浅——如果没学过概统,这两章的知识足够；学过的话,就当是精要吧.实际上,如果不是数学系的学生,

F检验的初衷是检验两个样本的方差是否相同.对于回归模型来说,F检验的意思是检验观察样本与预测样本的方差是否相同,F越大显示模型模拟度越好.这是对回归结果的检验,而与回归模型的性质无关,只是检验显著性.