** 在置信度(双测)为 0.01 时,相关性是显著的.
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/08/19 13:33:11
![** 在置信度(双测)为 0.01 时,相关性是显著的.](/uploads/image/f/18125-53-5.jpg?t=%2A%2A+%E5%9C%A8%E7%BD%AE%E4%BF%A1%E5%BA%A6%28%E5%8F%8C%E6%B5%8B%29%E4%B8%BA+0.01+%E6%97%B6%2C%E7%9B%B8%E5%85%B3%E6%80%A7%E6%98%AF%E6%98%BE%E8%91%97%E7%9A%84.)
你的学历怎么还出现了0,这个没有定义的属性直接导入mintab进行进入graph然后probabilityplot,P>0.05数据正态就行再问:体力劳动是0
第二个.置信度越高,那它的取值范围越小.精度和准确度就越高.
巧克力的净含量G符合N(100,0.2)则(G-100)/0.N(0,1)P(99.4
abc的支持数P1=3,acd的支持数P2=3,bcd的支持数P3=3,关联规则的输出就是在由频繁项集的项组成的关联规则中,找出置信度大于等于最小置信度阈值的关联规则.因为由频繁项集的项组成的关联规则
sqrt(n)为根号下n.设样本平均数为u,总体均值为miu,则根据列维-林得伯格定理,sqrt(n)*(u-miu)/sigma服从标准正态分布.样本平均数与总体均值之间的误差不超过标准差的25%,
是显著的,没什么好理解的如果没法理解kendall系数,干脆就让人帮你做分析我经常帮别人做这类的数据分析的
置信度越高,置信区间当然就越小了.因为它的置信度高了,能够落入这个高置信度的区间范围的可能性自然就小了,即区间更加精确了.
1,phi(-3/标准差,3/标准差)=99.73%,得出标准差=1phi是标准正太分布累积密度函数2,phi(-2/标准差,2/标准差)=95.45%,标准差还是1另外,99.73%,95.45%,
置信度(95.0%0.009926118)这代表在95%的置信度下显著性水平是0.009926118再问:非常感谢,我只是对数据进行了统计,考虑他服从于正态分布。是不是这个假设就成立了?再答:之前没有
置信度是自己给的前提,不是算出来的,比如,每个样子在95%的置信度下的置信区间这个置信区间,是跟据它所在的样本是什么分布,然后跟据其公式计算出来的
平均值置信度(95%)指的是在95%的置信度下计算出的平均值的允许误差,可以用平均值+或-这个数来计算置信区间的上限和下限.再问:那么就是说如果它告诉我平均值是3,置信度(95%)是2.2,置信区间就
第一问:当方差未知的情况下,通常取最大值.已知方差S的平方(这里打不出平方,就用文字表示了)=p*(1-p),当p=0.5的时候,S的平方值最大,等于0.25,即取方差为0.25.所以,样本量n=(Z
有了平均值95.2%,标准偏差2.1%,两个一除就出来了.2.1/95.2=0.022=2.2%.相当于97.8%的合格率,高于0.05的置信概率.选择A
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
参考\x091:(天真换了三叔的脸之后)我最先升真怕起的一个念头,是脱光了去外面路一圈.反正不是我自己的脸.
估计σ^2好像只用s^2和n就好了,首先构造统计量(n-1)*s^2/σ^2~x^2(n-1),得到双侧置信区间为[(n-1)s^2/x^2(1-a/2)(n-1),(n-1)s^2/x^2(a/2)
用函数NORMSINV(probability),正态分布对称,双尾则probability取显著性水平值的1半
显著性水平如果为a,则置信度为1-a
所谓置信度,也叫置信水平.它是指特定个体对待特定命题真实性相信的程度.也就是概率是对个人信念合理性的量度.概率的置信度解释表明,事件本身并没有什么概率,事件之所以指派有概率只是指派概率的人头脑中所具有
根据公式均值+-1.96*标准差求出区间估计再问:具体区间再答:【2229.2,10970.8】再问:不好意思,回答错误,不过鉴于没人回答,分数还是给你了