ADF检验两组数据显著水平一样

1,数据输入方式不当.应设变量1为种类（有8个种类,1,2,...8）,变量2为指示剂（有2种检测方法,1,2）.正确的数据表应为两变量的组合（如1,1；2,1；3,1,),再加上测定值的三列表格.注

（一）、ADF是单位根检验,第一列数据y做ADF检验,结果如下NullHypothesis:YhasaunitrootExogenous:Constant,LinearTrendLagLength:0

请给出原题再问：假设两组数据平均数为10，2，每组数据有3个值，标准差为0.03,0.01，计算两组数是否有显著性差异

检验方法有很多,如开方检验,t检验,具体参照概率论与数理统计

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

不知道你说的差异显著是什么意思,我们说“差异显著”,这本就应该是统计检验得出的结论才行.如果你只是凭肉眼观察得出这样的结论,从统计学的角度看是站不住脚的.

你要是就做两组的检验,t检验就行.第一组的第一个题和第二组的第一个题.你要是想做多组的,应该用方差分析了.就是ANOVA或者univarite~也在analyse里面

由于你的数据其中一组样本量为1,造成不能进行Levene检验,因此只能参考一下假定方差相同的sig.总的来说,这种数据的结果价值十分有限,因为样本过少,尤其是sig没有显著性的情况下更是如此,因为不能

两个数据比较大小就可以了.至少两组数据才需要显著性差异分析.

因为临界值不是变量.ADF检验的teststatistic是一个变量.从随机过程角度看,每一个teststatistic都是一个随机变量.你做出结果建立在不同的DGP和数据上,结果自然是不同的.临界值

看ADF检验的伴随概率,如果小于0.05,就拒绝原假设,说明序列是平稳的.否则,无法拒绝原假设,序列非平稳.如果ADF检验统计值大于各显著水平下的临界值,则序列非平稳.如果ADF检验统计值小于各显著水

单因素方差分析和T检验没有差别有要记住[T(n)]^2~F(1,n)即若t统计量服从自由度为n的T分布,则它的平方服从自由度为1,n的F分布单因素方差分析得到的是这里的F,（单因素嘛,第一个自由度是2

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

方差分析由于涉及三组以上,因此比t检验需要有更多的注意问题.目前临床最常见的错误就是关于两两比较方面的.对于三组及以上资料,一般来讲,采用方差分析得到的F值是一个组间的总体比较.例如三组间比较如果有差

不知阁下用的是哪个版本,第二个一般选level,第四个没规定具体是几阶滞后项,我用的使EVIEws5.0版本,滞后项是自动选择的；一般进行ADF检验要分3步：1对原始时间序列进行检验,此时第二项选le

不正确,应该输入一起再问：����һ����û̫����

根据ADF检验结果,可说明数据是否是同阶单整的（同阶单整即说明二者是协整的,这是一种协整检验的方法）,协整数据才可以做进一步分析,否则会出现误差导致结论失效.不是协整的数据,可以通过一阶,甚至二阶差分

用EVIEWS和STATA就可以做啦也可以做其他形式的单位根检验

你可以进行变量变换后,进行正态性检验,如果服从正态性,进行ANOVA；否则,改用非参数检验.但是,如果,你的方差不齐不是很严重,其实也可用ANOVA,这个方法比较稳健的.

检验的显著性水平是(B）显著性水平是人们事先指定的犯第Ⅰ类错误的最大允许值.显著性水平越小,犯第一类错误的可能性自然就越小,但犯第二类错误的可能性则随之增大.确定了显著性水平就等于控制了犯第Ⅰ类错误的