相关性不显著时候能说相关-搜答案-灵鹊做题网

相关系数是不能确定因果关系的,比如一个人想知道身高与体重是否有关系才做相关分析.你想做的可能是简单一元回归分析,看自变量和哪个因变量拟合.有什么问题call我QQ409500841

你第一图的数据样本是40第二图是25第三个图是21结果肯定不一样显著性水平,又称检验水准是人为确定的一般为0.05再问：表格下面的那行小字写的0.01不用管吗？再答：看相关系数，第一个图是0.439，

相关性分析会得出一个p值,如果p值

一般带一个星号的是水平0.05,两个星号的是0.01,没有星号的不显著

不相关.一般来说相关性大小要看显著性达到什么程度.显著性越小说明相关程度越高.显著性小于0.05则为显著先关,小于0.01则为极显著相关.大于0.05则说明不相关,或者相关性不强,也可以简单理解为不相

Statisticallyspeaking(或Instatisticsterms),ifP'svalueofthecorrelationcoefficientbetweenthetwovariable

看你的分析是否有必要控制无关变量后进行相关,如果没有必要,就采用直接相关来解释就可以了不过如果严谨的来说,应该是采用偏相关的结果,这个毕竟是两者的净相关再问：数据的pearson相关不显著而spear

自相关系数在大约6期左右出现一个峰值偏自相关也是如此你用的是月度数据,从图上看偏自相关的季节性似乎有点显著,自相关的半年度周期也比较显著可以考虑ARMA((1,6),(1,6))试试,再估计一下ARM

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

参数显著的,就是说该参数估计量的统计性质可以拒绝原假设：该参数=0,即该参数显著不等于0,也就是该参数前面的变量对y确实有影响,出现在回归方程里面是有道理的.参数的显著性,是实证模型有意义的关键所在.

Qualitybesidesmicronairevalueandelongationofrelevancenotsignificant,otherqualitytraitsofbothshowedsi

您分析的原始数据应该是等级资料或者分布类型未知的资料,所以用了Spearman's秩相关,得出的Spearman's秩相关系数为0.589,民主指数和政府卫生支出占政府总支出的百分比,这两个变量间是正

首先你要明确你要判断两组数据相关还是相等,相等的话检验均值看是否显著性差异.如果要判断相关的话,可以求相关系数.你已经求出来了是0.4左右,一般来说,0.4的相关系数说明两个量是适度的线性相关.你应该

corrcoef函数[R,P]=corrcoef(X,Y),R为相关系数,P为显著水平

因子同余相关性

嗯,可以

不同维的向量不能比较,谈不上相关性.证明二维的三个向量组相关怎么证明?说下思路看（a,b）,（c,d）,（e,f）,一定线性相关：x（a,b）+y（c,d）+z（e,f）＝（0,0）,即方程组：ax+

刚看了一篇外文文献,其中提到了几个变量之间的相关性分析.作者用SPSS得出A与B的相关性系数约为0.09,但显著性水平大于0.05即不显著.随后继续作回归性分析（未阐明是否是多元线性）结论是BETA值

可以,但是要回归系数有统计学意义

看里面的Pearson那一行就是相关系数是正数为正相关负数为负相关一般来说|r|>0.95存在显著性相关；|r|≥0.8高度相关；0.5≤|r|

相关性不显著 时候能说相关