两组数据能进行协方差分析吗

你第一次进行的是什么检验,是单样本均值比较（与某一个固定值比较）?你同样复制的一组数据,是作为一个新的变量存放,还是接在原数据之后?如果进行配对样本检验,则必须作为一个新变量存放.其检验结果是两组变量

analyze--descriptive--crosstabs点进去之后row为实验处理（组别）,column为人数点statistic勾选CHI-square,OK数据录入效果图为Variable1

你有编程的学习经历的话,学习excel公式和函数,甚至VBA都很轻松了,建议你多看看excel自带的函数帮助,对于你这样有底子的人能很快上手.excel中如果不用vba是没有直接进行循环的语句的,但是

Oracle的v$sysstat视图存储了排序的信息,包括磁盘排序和内存排序：（1）sorts(memory)是在SORT_AREA_SIZE中的排序操作的数量（由于是在SORT_AREA_SIZE中

相关系数用来描述两组数据之间线性依赖的程度（的大小）.两组数据之间的相关系数得出的值是0.213,表明两组数据之间的线性依赖程度很低、相关性很小.而差异性检验中差异显著与否与相关性的大小好象是不同的概

营业收入x；成交额y对xy先ADF检验平稳性,结果不成立,取log一阶差分,接受.然后OLS,对残差检验平稳,若平稳,二者存在协整关系DependentVariable:XMethod:LeastSq

有helpestat

CORREL返回两个数据集之间的相关系数.公式为=CORREL(a1:aN,b1:bN)

在方差分析中协变量必须是连续性变量,否则结果会出现错误.不过在你的实验中,性别应该作为混杂因素来处理,在实验设计阶段可以采用限制、匹配、随机化的方法以避免其产生混杂作用；如果其混杂作用已经产生,即实验

身高：平均数最小,中位数和众数相等.头脑中想象身高的柱状图就可知平均数小于中位数和众数了,因为身高集中在中位数的右侧.体重：平均数大于中位数和众数.同样的方法可知.

t检验是用来说明两组数据是否差异显著的.如果要看相关程度,应用“双变量相关分析”,具体如下：1、Analyze->Correlate->Bivariate；2、选择两变量进入变量框（Variable）

ARMA模型,是时间序列的基本模型,许多软件都可以实现,Eviews,SAS,R都可以实现.

可以的对于矩阵你交换任意两行或两列都没什么也不会改变它饿性质而对于行列式就会改变正负号如果本题有什么不明白可以追问,如果满意请点击右下角“采纳为满意回答”如果有其他问题请采纳本题后,另外发并点击我的头

这个“多组数据的差异性”具体指什么呢?是他们的均值、方差、分布还是别的,如果是上面的三者,excel都能做到.你可以检验他们的均值是否相等,用两独立样本t检验,三组样品可以用方差检验.t值和P值是等价

假设数据在A1:B20中,选中B1：B20,插入,图表,折线图,确定.就生成了一个折线图,用鼠标在折线上单击,编辑栏中会出现公式=SERIES(,Sheet1!$B$1:$B$20,1)把它改成（可在

定量数据的话,再生成一个变量group,第一组为1,、第二组为2,例如X,group111,1222,1123,1321,1234,2321,2222,2333,2然后用两独立样本t检验SPSS操作A

如果对数据的格式描述更清楚一点就好了。1-假定两组数据是独立的，请先将两组原始数据合并前为一列，假定这个变量为A，然后再插入一个变量(假定变量命名为B)，指示每个案例的所属组别,例如1,2。2-然后在

Hermite插值可以解决带导数的插值,你这题目就直接列差商表就可以了,解法和牛顿插值一样

参数检验的话就是用数据的原始值,T检验就是参数检验,而非参数检验就是对原始数据进行从小到大排列,依次取1,2,3.N,然后再进行检验,这2种检验大部分问题都可以用,结果也不会相差太多,但参数检验若果有

x=[.];y=[.];fun1=inline('c(1)*x^2+c(2)*x+c(3),'c','x');%拟合函数y=ax^2+bx+cc=lsqcurvefit(fun1,[0,0],x,y)