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不显著怎么办
假设检验
不显著怎么办
答:
则接受原假设。计量经济学中,管理研究中都会假设某个推理,然后通过一系列结论去证明这个推断是否成立,如果假设检验
不显著
,则接受原假设;若显著,则接受原假设的反面推断。
核心解释变量回归结果显著相关性分析
不显著怎么办
答:
1、首先重新选择更适合的统计方法。2、其次将核心解释变量的相关样本数量改变。3、最后使用person相关系数计算公式代入计算即可。
自变量一个纬度
不显著怎么办
答:
2、其次,要检查自变量和因变量之间的关系,检查自变量是否与因变量有显著的相关性,以及自变量和因变量之间的关系是否符合统计学的假设。3、最后,要检查自变量和因变量之间的统计模型,检查模型的参数是否合理,以及模型的拟合度是否达到要求。通过以上步骤,可以找出自变量对因变量
不显著
的原因,从而解决问题...
空间自相关
不显著怎么办
答:
空间自相关
不显著
的解决办法如下:1、检查模型的变量是否存在多重共线性,存在的话,可以考虑删除变量,或者使用其他的变量来代替。2、检查模型的变量是否存在多重共线性。
论文得出来的结果
不显著怎么办
?
答:
通过数据分析,发现得出的结论具有相关性,从而验证了你的研究设想,实现了你的研究目的。但也有可能实验结果的相关性
不显著
,得出的结果和研究设想不一致,甚至相反。你的第一反应也许是不理会那些数据,甚至想到要剔除掉它们。这是错误的做法。一个科研人员应具备科研素质,尊重科学,严谨治学。其实相关性...
时间序列模型
不显著怎么办
答:
时间序列模型
不显著
说明统计量与时间的关系不明显,可以寻找其他因素来分析与统计量的变化的关系。根据查询相关信息,时间序列是一种用于进行回归问题建模的模型,整个建模过程只有时间这一个特征,即时间序列的模型预测过程就是希望通过时间这一个特征去对标签进行连续型数值预测。时间序列分析是根据系统观测...
格兰杰因果关系检验
不显著怎么办
答:
要做较为稳健的格兰杰因果检验。1、首先,确认y和x是否平稳;其次,通过单位根检验后,一般常将(x,y)构成一个二元VAR系统,在VAR的框架下进行格兰杰因果关系检验。2、其次依信息准则确认滞后阶数,可以估计VAR,估计VAR之后需采用varlmar、varstable、varnorm等命令检验VAR残差和系统是否稳定。3、最后...
原始数据做出来的相关和回归
不显著怎么
修改数据?
答:
如果原始数据做出的相关和回归
不显著
,可以考虑以下几种方法修改数据:1.增加样本量:增加样本量可以提高数据的统计显著性,从而可能增加相关和回归的显著性。2.去除异常值:异常值可能会影响相关和回归的结果,去除异常值后可能会使得相关和回归显著性提高。3.变换自变量和因变量:可以对自变量和因变量进行...
工具变量稳健gmm
不显著
答:
工具变量稳健gmm
不显著
解决方法如下。1、第一阶段回归,使用工具变量和其他的外生变量(非核心控制变量)对核心解释变量进行回归。2、第二阶段回归,使用第一阶段回归的拟合值作为核心解释变量再进行回归。
amos假设检验
不显著怎么办
答:
删除。如果假设是数据问题,先检查看那条
不显著
因跟果的研究构面问卷内有无无效问卷并删除。另外如果用AMOS工具数据最好在200以上。
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