spss中P值T值F值代表什么？SIG值是不是P值？

一、spss中P值T值F值代表什么？SIG值是不是P值？

F值表示方差分析检验统计量，sig=0.00说明建立的模型有较强的预测能力R square 是0-1之间的一个数，数字越大，说明自变量和因变量之间的相关性越大T是检验线性回归y=a+bx中拟合参数a,b的显著性

二、已知p值求a值公式？

年金现值计算公式为：P=A*(P/A，i，n)=A*[1-(1+i)-n]/i，

其中(P/A，i，n)称作“年金现值系数”

故A=P/[1-(1+i)-n]/i

三、数据库中空值是指？

在数据库系统中，空值是（什么也没有）。所谓的NULL就是什么都没有，连\0都没有，\0在字符串中是结束符，但是在物理内存是占空间的，等于一个字节，而NULL就是连这一个字节都没有。

四、p值怎么算？

P值的计算方法：

1、左侧检验P值是当μ=μ0时，检验统计量小于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率

2、右侧检验P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率

五、p值的范围？

P值是用来判定假设检验结果的一个参数，也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较。由R·A·Fisher首先提出。

p值是指在一个概率模型中，统计摘要（如两组样本均值差）与实际观测数据相同，或甚至更大这一事件发生的概率。换言之，是检验假设零假设成立或表现更严重的可能性。p值若与选定显著性水平（0.05或0.01）相比更小，则零假设会被否定而不可接受。然而这并不直接表明原假设正确。p值是一个服从正态分布的随机变量，在实际使用中因样本等各种因素存在不确定性。产生的结果可能会带来争议。

六、P值怎么求？

P值的计算公式是 P=2[1-Φ(z0)] 当被测假设H1为 p不等于p0时；P=1-Φ(z0) 当被测假设H1为 p大于p0时；P=Φ(z0) 当被测假设H1为 p小于p0时。总之，P值越小，表明结果越显著。

统计学中回归分析的主要内容为：

1、从一组数据出发，确定某些变量之间的定量关系式，即建立数学模型并估计其中的未知参数。估计参数的常用方法是最小二乘法。

2、对这些关系式的可信程度进行检验。

3、在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中，判断哪个（或哪些）自变量的影响是显著的，哪些自变量的影响是不显著的，将影响显著的自变量加入模型中，而剔除影响不显著的变量，通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。

4、利用所求的关系式对某一生产过程进行预测或控制。回归分析的应用是非常广泛的，统计软件包使各种回归方法计算十分方便。

5、检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要根据P值的大小和实际问题来解决。

七、方差p值分析？

P值=P(F>F0)，其中F是服从F分布分布的随机变量，F0是根据样本计算出来的F统计量量的值。

八、p值取值范围？

P值是一个概率，取值在0和1之间，即绝对可能和绝对不可能之间。因此，如果P值为5％，则置信度就是95％（两个加起来=1），这反映出我的说法跟现实的关联显著性较高，因此较为可信

九、p值判别规则？

P值是用来判定假设检验结果的一个参数，也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较。由R·A·Fisher首先提出。

P值（P value）就是当原假设为真时，比所得到的样本观察结果更极端的结果出现的概率。如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。总之，P值越小，表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。

中文名

P值

外文名

P value

计算方法

3种情况

作用

用来判定假设检验结果的一个参数

创立者

R·A·Fisher

十、P值如何计算？

P值是用来判定假设检验结果的一个参数，也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较。由R·A·Fisher首先提出。

P值（P value）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。总之，P值越小，表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。