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liting李

SPSS中P值的右上角有个b是什么意思

那个备注 b 你完全可以无视它。关于F值的检验标准和大小主要还是要依据后面的sig的值的，这里的F就是针对整体回归模型进行的方差检验，至于方差检验F是否显著，则需要看其对应的sig值，它本身的大小没有一定的标准，这个是跟不同原始数据计量单位有关系的。

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liting李

这个是和0.05比较吗？小于0.05就代表不显著，拒绝原假设

SPSS中，显著性上图所示，这个是和0.05比较吗？小于0.05就代表不显著，拒绝原假设吗？答：是的，拒绝原假设的最小显著性水平是0.05，至少要0.05，当小于0.05，说明越来越显著，可以推翻原假设，也就是拒绝原假设。

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liting李

0.00b是什么意思，怎么看是否显著？

在SPSS中，处理数据时出现以下结果： 0.00b是什么意思，怎么看是否显著？答：常用 P>0.05 表示差异性不显著；0.01

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田齐齐

相关系数的解释

相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母 r 表示。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。相关关系是一种非确定性的关系，相关系数是研究变量之间线性相关程度的量。由于研究对象的不同，相关系数有如下几种定义方式。简单相关系数：又叫相关系数或线性相关系数，一般用字母r 表示，用来度量两个变量间的线性关系。

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liting李

R方的中文名是什么

判定系数或者判别系数。

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读童话的狼

峰值在左侧是右偏分布吗？

是的，同样的还有左偏分布，对称分布等，还可以通过箱线图来看出

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田齐齐

统计学里R^2表示什么?

统计学里R^2表示：决定系数，反应因变量的全部变异能通过回归关系被自变量解释的比例。如R平方为0.8，则表示回归关系可以解释因变量80%的变异。换句话说，如果我们能控制自变量不变，则因变量的变异程度会减少80%。该统计量越接近于1，模型的拟合优度越高。

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读童话的狼

内生性是什么？有什么影响？

内生性是因为x与残差相关引起的，残差中没有完全剔除x的效用，也即是有用的信息没有完全放到模型中，影响模型效果

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赵娜0418

四分位差是什么？

上下四分位数之差用于衡量中位数的代表性不受极端值影响反映了中间50%的数据的离散程度也称为内距或四分内距对顺序数据离散程度的测度

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赵娜0418

平均差的性质及公式

数学性质较差，实际中应用较少能反应一组数据离散程度各变量与其平均数离差绝对值的平均数

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赵娜0418

怎样解释切比雪夫不等式

切比雪夫不等式• 对于k=2，3，4，该不等式的含义是1. 至少有75%的数据落在平均数加减2个标准差的范围之内2. 至少有89%的数据落在平均数加减3个标准差的范围之内3. 至少有94%的数据落在平均数加减4个标准差的范围之内对于任意分布形态的数据，根据切比雪夫不等式，至少有1-1/k方的数据落在平均数加减k个标准差之内。其中k是大于1的任意值，但不一定是整数

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赵娜0418

概率都有什么性质？

概率①由于事件的频数总是小于或等于试验的次数，所以频率在0~1之间，从而任何事件的概率在0~1之间，即0≤P(A)≤1.②每次试验中，必然事件一定发生，因此它的频率为1，从而必然事件的概率为1，如，在掷骰子试验中，由于出现的点数最大是6，因此P(E)=1③每次试验中，不可能事件一定不出现，因此他的频率为0，从而不可能事件的概率为0.如，在掷骰子试验中，P(F)=0④当事件A与B

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田齐齐

多重共线性与统计假设检验有什么区别，怎么区分？

多重共线性与统计假设没有直接关联，但是对于解释多元回归的结果非常重要。相关系数反应两个变量之间的相关性；回归系数是假设其他变量不变，自变量变化一个单位，对因变量的影响，而存在多重共线性（变量之间相关系数很大），就会导致解释困难；比如y~x1 x2；x·1与x2存在多重共线性，当x1变化一个单位，x2不变，对y的影响；而x1与x2高度相关，就会解释没有意义。

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赵娜0418

什么是事件的独立性？

事件的独立性答：一个事件的发生与否并不影响另一个事件发生的概率，则称两个事件独立若事件A与B独立，则P(B|A)=P(B)， P(A|B)=P(A) 乘法公式可简化为 :P(AB)=P(A)·P(B)

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田齐齐

最大似然估计与最小二乘法有什么区别？

最小二乘法是基于几何意义上距离最小最大似然估计是基于概率意义上出现的概率最大最小二乘法：对数据分布无要求最大似然估计：需要知道概率密度函数

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田齐齐

为什么要对相关系数进行显著性检验？

1）实际上完全没有关系的变量，在利用样本数据进行计算时也可能得到一个较大的相关系数值（尤其是时间序列数值）2）当样本数较少，相关系数就很大。当样本量从100减少到40后，相关系数大概率会上升，但上升到多少，这个就不能保证了；取决于你的剔除数据原则，还有这组数据真的可能不存在相关性；

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田齐齐

参数检验和非参数检验的区别是什么？

理论上来说，无论数据啥样，你都可以用任意参数或非参数检验。但是，关键问题是，如果数据偏离正态分布很多的话，参数检验的功效很低，也就是大大增加了假阴性率，也就是本来p应该小于0.05，现在检验不出来了。而这个时候，非参数检验的功效就会超过参数检验，从而能检验出阳性结果。还有，凭什么认为某些数据总体一定符合正态分布，依据中心极限定理？这个要求多个变量相互独立，真实世界能满足这个条件吗？再有，就算总体

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赵娜0418

全概率相关题目

某PC产品由甲、乙、丙三个供应商供货，供应商的次品率分别为4%、3%、2%，它们各自的供货分别占总产量的25%、35%、40%，将它们的产品组合在一起，求任取一个是次品的概率。解：设 A 1 表示“产品来自甲供应商”， A 2 表示“产品来自乙供应商”， A 3表示“产品来自丙供应商”， B表示“取到次品”。根据全概率公式有

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田齐齐

两独立样本T检验的适用范围是什么？

两独立样本t检验，又称成组t检验，两总体t检验，两样本均数比较的t检验，适用于完全随机设计两样本均数的比较。检验目的：根据样本数据对两个样本来自的两个独立总体的均值是否有显著差异进行判断。二、需要满足的条件：1、随机抽样，所有观测应该是随机的从目标总体中抽出。2、正态分布，每个样本来自的总体必须满足正态分布。3、方差齐性，均数比较时，要求两总体方差相等。

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读童话的狼

归一化与标准化有什么区别？

目的不同，归一化是为了消除纲量压缩到[0,1]区间；标准化只是调整特征整体的分布。归一化与最大，最小值有关；标准化与均值，标准差有关。归一化输出在[0,1]之间；标准化无限制。

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