基于SPSSPRO的电力负荷与气象因子关系分析

SPSSPRO会自动进行两阶差分，我们找到最少差分阶数的平稳序列，即将该（差分后平稳）变量作为格兰杰因果检验的变量。该序列检验的结果显示，基于变量湿度，在差分为0阶时，显著性P值为0.008***，水平上呈现显著性，拒绝原假设，该序列为平稳的时间序列。我们对全部变量都进行ADF检验，结果如下：可以看到，平均功率（...

基于最优混合设计法的掺膨胀剂的水泥稳定碎石配合比设计

X1X3的P值为0.050约等于0.05,说明水泥掺量(X1)与级配(X3)之间存在显著的交互作用。对于干缩系数(Y2)方程,回归模型的P值为0.026<0.05,表明回归方程的拟合效果非常好,其总模型达到显著水平。在回归模型各一次项和单因素二次项系数的显著性检验中,除X2112的P值为0.087、X2222的P值为0.108以及X2332的P值为0.758...

MedSPSS机器学习入门案例-波士顿房价预测

从回归分析系数表中可以发现MedSPSS构建的线性模型中选择的变量VIF<10,说明模型没有多重共线性,模型构建良好。构建的回归方程如下:选择的变量p值都小于0.05,说明选择的变量可以很好地解释MEDV(同类房屋价格中位数)。同时模型JB检验的p值Prob(JB)显著小于0.05,说明模型残差服从正态分布,模型拟合效果优秀。线性回归图...

你的预测模型靠谱吗?详解区分度和校准度的SPSS操作!

结果显示,Hosmer-Lemeshowχ2=4.864,P=0.772>0.05,提示模型预测值与实际观测值之间的差异没有统计学显著性,预测模型有较好的校准能力。同时SPSS还输出了Hosmer-Lemeshow检验列联表,表中将每个研究对象的预测概率从小到大进行排序,并按照十分位分成10组,分别列出了每一组实际观测值(Observed)和模型预测值(Expected)...

临床医学论文中统计学的审查要点

五、生存分析类论文。对这一类论文，应注意审查如下内容：是否描述生存时间计算的起点、生存的结局和研究的终止日期；随访率如何；是否描述患者的中位生存期；截尾(删失)数据的情况及其处理；几组生存时间比较时，生存曲线图的注解中是否描述卡方值和P值；进行log-rank检验时，是否满足除比较因素外，影响生存率的各混杂...

卡方检验在实际工作中的应用 | 人人都是产品经理

e.g.df=1,p值为0.05情况下,χ2临界值为3.84如果我们计算所得的χ2值>3.84,意味着H0假设落入了下图所示的右侧“小尾巴”似的拒绝域,H0假设就不成立,即设计因素1不同水平下高低点击率广告图频数与平均频数有区别,换句话说,设计因素1的不同水平与高低点击率有相关(www.e993.com)2024年12月19日。

方差分析后的两两比较方法太多了,该怎么选择?

比如你要做三组的卡方检验,想进一步两两比较,就可以考虑用这种方式,即分别做两组的卡方,但是一共比较3次,所以P值小于0.0167才算有差异。这种方法的缺点是,当比较次数多时,结果过于保守,比如比较10次,那就需要P值小于0.005才算有差异,有时很难达到。

McNemar's检验(配对卡方检验):多种操作教程,总有一个适合你!

McNemar’s检验的公式χ2=(B-C)2/(B+C),对于上述数据χ2=(15-5)2/(15+5)=5.000,根据自由度为1的卡方分布,可利用EXCEL根据该卡方值计算对应的P值=0.025。北京大学医学出版社2006年出版的《卫生统计学教程》中写到,当B+C≤40时,还需要做连续性校正,χ2=(|B-C|-1)2/(B+C),则上述...

R教程:Cox回归中,不满足PH假定时该怎么处理?

接下来就是常规的假设检验了,原假设为,当p值小于0.05时,拒绝原假设,即对于treatment来说PH假设不成立;当p值大于等于0.05,接受原假设,即对于treatment来说PH假设成立。R代码如下:#coxmodelres<-coxph(Surv(tstop,status)~treatment+X1+X2+X3,dta)...