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怎么比较两组数据的不同
...假设方差相等的levene检验sig值小于0.05,接下来该
怎么
办?_百度...
答:
在方差齐性检验结果中,若P>0.10,认为方差齐性,t检验看第一行的结果;否则认为方差不齐,t检验看第
二
行的结果。一般取a=0.05,P<0.001,即P<0.05,可认为差异存在。如果样本量很大,
数据
近似正态分布,可以直接用t检验中方差不齐的校正结果来做,就是选第二行的t和p值。如果样本
比较
小,...
我想用检验
两组数据的
相关性,应该
怎么
做?相关与“显著性差异”的关系...
答:
显著性0.229,高于0.05,所以这样分析相关性不成立,而且样本量太低了,最少30个样本。根据表现形式,可分为:模拟
数据
,由连续函数组成,是指在一定间隔内连续变化的物理量,也可分为图形数据(如点、线、面)、符号数据、文本数据、图像数据等,如声音大小和温度变化等。
如何
对Excel
数据比对
,并提取出重复数据
答:
1、首先在excel表格中输入两组需要
比对的
数据,该
两组数据
中有重复数据需要挑选出来。2、然后在C1单元格中输入函数公式:=IF(COUNTIF(A:A,B1),"重复",""),意思是用B1的数据在A列中查找是否重复。3、点击回车可以看到比对的B1单元格在A列中有重复数据,所以在C1单元格中显示了“重复”字样。4、...
处理非随机分组
数据
,你需要掌握这些方法!
答:
当
数据
分组不是随机的时候,就需要特别的处理方法。常见的解决方案包括匹配处理、回归差分设计和断点回归。匹配处理匹配处理就像是为实验组和对照组找到“配对超能力”!通过让
两组
在关键特征上尽量相似,我们大大减少混杂变量的干扰,从而更准确地评估处理效应。痢回归差分设计回归差分设计则像是给数据穿上“魔法外套...
统计小课堂:揭开“组界”和“组中点”的神秘面纱
答:
你是否曾在画条形图或频率分布直方图时,遇到过“组界”和“组中点”这两个概念?别担心,我们就来聊聊它们揭开“组界”的神秘面纱组界”就是分组的边界。举个栗子比如,我们有这样一
组数据
:1、1、
2
、5、6、3、4、4、9、1。要画出频率分布直方图,首先得确定分几组。比如,我们分成五组。组中点的...
变异系数
怎么
计算
答:
变异系数的计算公式为:变异系数C·V=(标准偏差SD/平均值Mean)×100%。(标准偏差SD、平均值MN)。变异系数(Coefficient of Variation):当需要
比较两组数据
离散程度大小的时候,如果
两组数据的
测量尺度相差太大,或者数据量纲
的不同
,直接使用标准差来进行比较不合适,此时就应当消除测量尺度和量纲的...
变异系数
如何
计算?
答:
公式如下:(标准偏差SD、平均值MN)变异系数(Coefficient of Variation):当需要
比较两组数据
离散程度大小的时候,如果
两组数据的
测量尺度相差太大,或者数据量纲
的不同
,直接使用标准差来进行比较不合适,此时就应当消除测量尺度和量纲的影响,而变异系数可以做到这一点。它是原始数据标准差与原始数据平均数...
变异系数越大好 还是越小好
答:
变异系数越小好 1、变异系数:当需要
比较两组数据
离散程度大小的时候,如果
两组数据的
测量尺度相差太大,或者数据量纲
的不同
,直接使用标准差来进行比较不合适,此时就应当消除测量尺度和量纲的影响,而变异系数可以做到这一点,它是原始数据标准差与原始数据平均数的比。CV没有量纲,这样就可以进行客观比较...
离差和方差的发
区别
是什么?
答:
2
.公式上
的区别
:离差:用的表示数据离散趋势的统计指标有全距、四分位区间距、平均差、方差和标准差。全距 全距是说明数据离散程度的最简单的统计量。把一组数据按从小到大的顺序排列,用最高分减去最低分,所得的值就是全距,即最高分和最低分之问的距离。上面A
组数据的
全距为81-79=2;B组数据...
请教一个数学问题:样本容量
不同
的
两组数据
能否
比较
方差大小?
答:
最合理的答案确实应该是A。如果不考虑样本代表性的话,方差与样本容量无关。 并没
有什么
“样本容量相同”之类的隐含条件。对于随机变量X, 方差VarX=E{[X-E(X)]^
2
}=E(X^2)-(EX)^2.对于样本容量n的一组样本x1~xn来说,方差=[Σ(i=1,n) (xi-t)^2)]/n, t为这组样本的均值.注意上...
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