protscale结果怎么看

前面的几个表是回归分析的结果,主要看系数0.516,表示自变量增加一个单位,因变量平均增加0.516个单位.后面的sig值小于0.05,说明系数和0的差别显著.还要看R2=0.641,说明自变量解释了

ModelSummary是对模型拟合效果的总结,R是相关系数,R2是决定系数,系数越大表面拟合效果越好.ANOVA是方差分析,然后F检验Coefficients就是回归结果,得到的回归方程的系数

A1和A2之间的相关水平为-0.663,达到了非常显著的水平.B1和B2B3B4之间的相关水平分别是-0.501、-0.616、-0.501,都达到了非常显著的水平.这里是负相关,表示的是当一个变量的

duncan检验是一种事后检验,就是说在自变量主效应已经确定显著的情况下,看各个水平之间具体是哪几个间有差异你这里的编号1——5就是各处理水平,表里面纵列的1,2,3（alpha=0.05的子集下面）

看显著性看P值,也就是sig.值,P

计算的时候需要按一定的物理时间间隔保存DAT文件然后需要看哪个时刻的结果,直接读入查看即可也可以用tecplot打开查看

先看F检验的结果,你给出来了吗是不是显著的,看了之后再谈论Duncan的问题吧,我替别人做这类的数据分析很多的再问：大神还是私密你吧

相关系数是0.357,p=0.009,显著的我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：意思是二者有相关性且较为显著吗？可以简单说下怎么看吗QAQ

1、看组间效应比较,看自变量和协变量有没有显著,2、看修正均数有没有显著,即扣除X的影响后,Y值是否有统计学意义的差异；3、看修正均数的方差分析.协方差主要就是看修正均数,剩下的步骤其实用回归也可以做

这张图的主要目的是为了证明GST-Atrogin-1-wt（野生型）和β-catenin在体外的相互作用,上图是考马斯亮蓝染色的图,看划线的解说,说明实验中是用GSTbead与纯化的GST蛋白或GST

KMO检验用于检查变量间的偏相关性一般认为该值大于0.9时效果最佳0.7以上尚可,0.6时效果较差Bartlett's球形检验用于检验相关阵是否是单位阵P

首先来说明各个符号,B也就是beta,代表回归系数,标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关,为什么要标准化,因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一,使结果更精确,减少因为单

卡方值＝7.36,p=0.599>0.05,故接受原假设,可认为年级与消费金额之间是独立的,即相关系数r=0.

连续型变量用Pearson相关,分类变量Spearman相关第一个表看对应的相关系数-0.098,P值0.002,小于0.05,有统计学意义.说明存在弱的负相关.第二个图就是两个变量的均值与标准差.再

显著性水平>0.05说明在现有样本中,自变量对因变量的影响不显著.有时不显著也是一个很重要的结论,说明原来的假设不成立.如果认为不显著的结论有悖相关原理,则可能是数据有问题,建议增加样本数量,或检查数

9个样本数据计算出的平均每日转发数与相关微博搜索量的pearson相关系数值0.905,它的实际显著性水平为0.001,小于理论显著性水平0.01,说明相关系数的值不是由偶然因素造成的,0.905接近

在equation里输入log(t)clog(x)log(y)log(d)即可lslnt回车出结果

你转后,结果就会出现的,没什么技巧.再问：可是转载以后没看到啊，我又刷新了一遍，还是没有再答：那你是什么里面的文章呀？再问：qq空间再答：呵呵，那你就是被空间主人小愚弄了一把！再问：本来还想看到结果，

看你的目的蛋白是多少bp的,然后就以marker为对照找出目的带,再看菌液对照是否也有带,带的粗浅,来说明此条带为目的带

如果是用Sanger测序的话,电泳得到的条带是模板连的互补链,电泳的方向是有3‘段到5’段的,那么从下往上读,就可以的出互补链,根据反向平行,就可以推倒出模板连的碱基序列.