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结果不显著
事后检验有时显著有时
不显著
答:
任何统计检验都有犯错误的概率。任何统计检验都有犯错误的概率,有时候检验结果显著,说明检验有错误。
结果不显著
说明没有错误。事后检验是指将市场风险计量方法或模型的估算结果与实际发生的损益进行比较。
在统计分析中,如果系数
不显著
,应该怎样解读
结果
?
答:
在统计分析中,如果系数
不显著
,不能简单地认为对应的解释变量对被解释变量没有影响。先观察下F检验值,如果整体线性检验不显著,那么说明模型设定为线性不合适,需采用其他模型形式。如非线性回归模型。另外,从数据角度,你可以先和以往文献选取数据比较是否有什么不同,比如同一个变量是用的不同数据来...
eviews怎么让
不显著
数据显著
答:
看下是否存在异方差或者自相关等违背经典假定的错误。协整回归模型要是显著的话其误差修正模型一般是显著的。
结果不显著
的原因有很多,有调查设计、数据来源、抽样方法、质量控制、录入错误、分析方法错误等原因,因此在数据已经收集到之后,是没法判断造成不显著的原因的。如果您的研究假设就错了,也就是说...
为什么两组数据相差大p值还
不显著
答:
采样个数不足够多。两组数据相差大p值还
不显著
是因为采样个数不足够多,对于来自相同分布的两组样本,如果很多次采集数据并进行假设检验,“本不应显著的”两组样本也会出现P值很小的“
显著结果
”。
在相关分析时
不显著
却进去了回归模型的原因
答:
不显著
说明不拒绝原假设,SPSS会继续计算,但是这些
结果
也就没有意义。回归模型重要的基础或者方法就是回归分析,回归分析是研究一个变量(被解释变量)关于另一个(些)变量(解释变量)的具体依赖关系的计算方法和理论。是建模和分析数据的重要工具。在这里,我们使用曲线/线来拟合这些数据点,在这种方式...
分析,为什么方差分析
结果不显著
,但却出来事后检验
答:
这个有可能的,一般
结果不显著
就不进行事后比较了
方差分析
不显著
答:
方差分析
结果显著
了,也不代表结果是变化很大的,“显著”不等于“大”。反过来,结果变化大,也是有可能
不显著
的。
为什么取对数后
不显著
答:
解释变量很多。在对收入取对数前父母教育的系数是显著的,后来看参考文献,应该对收入水平取对数来降低数据波动,于是对收入做对数处理,发现
不显著
了。在数学中,对数是对求幂的逆运算,正如除法是乘法的倒数,反之亦然。这意味着一个数字的对数是必须产生另一个固定数字(基数)的指数。
面板数据
不显著
是不是和年份太短有关
答:
面板数据不显著和年份太短无关,可以考虑是否有以下结果:1、这两个变量是否本身就不相关。2、是否存在较为严重的多重共线性(多重共线性会增大估计结果的方差,会导致
结果不显著
)。3、是否存在较为严重的内生性。
效果
不显著
是什么意思?
答:
在科学研究和实验的过程中,大多数情况下,我们都是期望获得显著的结果。但是,如果在研究或实验中没有检测到明显的差异或变化,则说明研究被证实的假设并不成立。这并不是说这些数据没有用,而是可能需要进一步的研究和分析,以查明其背后的关联性。对于忽略不计的效果
不显著结果
,我们也不能完全忽略它...
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