五个检验统计量（检验统计量有哪些）

回归方程显著性检验检验统计量怎么看

一般一次检验只剔除一个自变量， 且这个自变量是所有不显著自变量中值最小者， 然后再建立回归方程， 并继续进行检验， 直到建立的回归方程及各个自变量均显著为止。

第三看回归系数的显著性检验，即P值，本例中，x的系数的P值为0.000，小于0.05，说明x对因变量有显著的影响。其它的基本可以忽略。

在SPSS软件统计结果中，不管是回归分析还是其它分析，都会看到“SIG”，SIG=significance，意为“显著性”，后面的值就是统计出的P值，如果P值0.01P0.05，则为差异显著，如果P0.01，则差异极显著。

回归系数显著性检验（significant test of regression coefficient）是检验某些回归系数是否为零的假设检验。考虑线性回归模型 不失一般性，可假定要检验后k个（1≤k≤p）回归系数是否为零，即。

回归方程的显著性检验，即检验整个回归方程的显著性，或者说评价所有自变量与因变量的线性关系是否密切。

统计学中的基本概念和重要公式(三)

1、统计学中的基本概念介绍如下：变异(variation)：是社会和生物医学中的普遍现象。总体(population)：根据研究目的确定的同质研究对象的全体（集合）。分有限总体与无限总体。

2、总的来说它有总体、样本、标志、产量、统计指标、指标体系六大基本概念。总体 统计学重要的概念之一，总体它是指统计研究的客观对象全体，它是由所有具有某种共同属性的事物所组成的集合体。

3、在统计学中，有几个基本概念是需要理解和掌握的，包括： 总体 (Population)：总体是指研究对象的全体，是一个非常大的集合。在统计学中，通常只能对总体进行估计和推断，而不能对总体进行直接观察。

4、大数定律：在随机事件的大量重复出现中，往往呈现几乎必然的规律，这个规律就是大数定律。80/20：重要的只占20%，其余80%是次要的。

5、统计学基础知识 总体：是根据研究目的确定的同质的观察单位的全体，更确切的说，是同质的所有观察单位某种观察值(变量值)的集合。可分为有限总体和无限总体。总体中的所有单位都能够标识者为有限总体，反之为无限总体。

常用的统计量有什么

常用的统计量有什么 常用的统计量有平均数、中位数、众数。常用的统计量有( )数、( )数、和( )数。

次序统计量。最小次序统计量x⑴最大次序统计量x(n）称为极值，在那些如年枯水量、年最大地震级数、材料的断裂强度等的统计问题中很有用。U统计量。这是W.霍夫丁于1948年引进的，它非参数统计中有广泛的应用。

平均数、中位数、众数。样本均值（即n个样本的算术平均值） ，样本方差（即n个样本与样本均值之间平均偏离程度的度量），样本极差（样本中最大值减最小值），众数，样本的各阶原点矩和中心矩。

样本矩：点矩和k阶样本中心矩，统称为样本矩。许多最常用的统计量，都可由样本矩构造。顺序统计量：顺序统计量别称是变量序列，亦称变列分布函数。数理统计中的一种常用统计量。

在统计学中，F、P、r、R平方是常用的统计量，它们分别表示：F： F值是多元方差分析(MANOVA)中常用的统计量，用来衡量两个或多个独立变量对一个或多个因变量的影响。

常用统计量样本矩 设x1，x2，…，xn是一个大小为n的样本，对自然数 k，分别称 为k阶样本原 统计量点矩和k阶样本中心矩， 统称为样本矩。许多最常用的统计量，都可由样本矩构造。