显著性f是哪个数据库的，model summary 表中出现了R 方更改 F 更改 df1 df2 显著性F 更改

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1，model summary 表中出现了R 方更改 F 更改 df1 df2 显著性F 更改
2，SPSS方差分析结果中有F值和显著性有什么代表意义
3，统计学中的显著性水平和P分别是什么意思请详细解答谢谢搜
4，急怎样用在excel的图表中标出显著性差异
5，excel数据分析线性回归中MSSSFDF分别是什么意思

1，model summary 表中出现了R 方更改 F 更改 df1 df2 显著性F 更改

原因是在线性回归时，在Statistics的对话诓中选择了第二列第二个复选框R squared change ，就会出来这个东西，每个回归分析都会有这个，但解译这个不如就解释R 和sig更能说明拟合的精度。

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2，SPSS方差分析结果中有F值和显著性有什么代表意义

两者表达的目的是相同。F值是方差分析统计量，根据F值表可以查到此F值在对应自由度下的P值（Sig.）。然后就能下结论了

SPSS方差分析结果是否显著性,就是看F值的大小和N,它们决定了显著水平的高低.

SPSS方差分析结果中有F值和显著性有什么代表意义

3，统计学中的显著性水平和P分别是什么意思请详细解答谢谢搜

显著性水平α在统计学中叫做犯第一类错误的大小，第一类错误就是原假设是对的，但是被拒绝的概率，我们一般把这个显著性水平α定为0.05。假设有个检验统计量是F,然后把样本数据代入F可以算出一个值记为f,那么P值就是在原假设成立的条件下P(F>f)这个概率大小，如果P值小于给定的显著性水平α我们就拒绝原假设，否则不拒绝。

统计学中的显著性水平和P分别是什么意思请详细解答谢谢搜

4，急怎样用在excel的图表中标出显著性差异

1、用excel做出柱形图；2、图表选项—数据标志，在数据系列标签下面的“值”前面的方框中打上对号，点击完成；3、柱形图显示出了值，双击值（就是一个个数字），出现数据标志格式一个编辑框，点击“数字”，分类里面选“自定义”，类型下面的框中输入“！a ”，则柱形图上边显示出了字母a；若要显示ab，则输入“！a！b ”如此，便完成了柱形图上添加表示差异的字母！符号类似。

可以手动插入文本框，添加标志符号，也可以像上面有个回答说的添加数据标签，之后修改数据标签的格式，都可以的

差异显著性分析还得自己分析。如果两个样本，可选用独立样本t检验or配对样本t检验。如果是多个总体进行比较可能要用方差分析，看你具体数据结构是咋样的。昨晚差异显著性分析之后才能在图上标出显著性。

excel是不能直接做出的，有两个变通的方法1.直接用绘图工具的直线画出，但不好看2.首先要找到最高点的x、y值。然后在曲线中添加一列数据源，绘出一条线。此线的x轴数据是2个相同的数，即（ymax对应的x值），此线的y轴数据也为2个数即y轴最大与最小值即可，这样的曲线很美观。

5，excel数据分析线性回归中MSSSFDF分别是什么意思

SS表示均值偏差的平方和和数据的总变化量。F是F的值，F是方差分析得到的统计量，用来检验回归方程是否显著。DF表示自由度，自由度是在计算某一测量系统时不受限制的变量数。MS代表均方，其值等于对应的SS除以DF。扩展资料：回归分析模型的自由度。当总体由样本估计时，样本中独立或自由变化的数量。如上表所示，自由度的数据等于样本组的数量－1，和回归分析模型的自由度是1，也就是说，回归模型有一个参数，剩余自由度等于总自由度－回归分析模型的自由度。回归分析SS：回归平方和SSR等于预测Y值（表4）与实际Y均值的平方和。表4残差等于实际Y值减去预测Y值残差SSE，即表4残差平方和。均方误差，等于SS／df。F：MS／残差MS的回归分析。显著性F：为显著性水平上的F阈值，即F检验的P值，表示放弃的概率。这个值通常小于0．05，并且越小越好。

MS是均方，其值等于相应的SS除以DF。SS是平均偏差平方和，表示数据的总变化。DF是自由度，它是计算统一测量时具有无限值的变量数。F是F的值，F是方差分析的统计量，用于检验回归方程是否显著。在统计学中，回归分析是指确定两个或两个以上变量之间数量关系的统计分析方法。回归分析按涉及的变量数可分为单回归分析和多元回归分析；按因变量数可分为单回归分析和多元回归分析。扩展资料：回归分析内容：1、确定变量：确定预测的具体目标，然后确定因变量。如果预测目标是下一年的销售量，那么销售量y是因变量。通过市场调研和数据获取，找出相关影响因素，即自变量，从中选择主要影响因素。2、建立预测模型：根据自变量和因变量的历史统计数32313133353236313431303231363533e58685e5aeb931333433633430据进行计算，建立回归分析方程，即回归分析预测模型。3、相关分析：只有自变量与因变量之间存在一定的关系，回归方程才有意义。因此，作为自变量，因子是否作为因变量与预测对象相关，相关性如何，相关性程度如何容易判断，是回归分析中必须解决的问题。4、预测误差的计算：回归预测模型能否用于实际预测，取决于回归预测模型的检验和预测误差的计算。回归方程只有通过各种检验，预测误差小，才能作为预测模型。5、预测值的确定：采用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析，确定最终预测值。

SS表示离均差平方32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333431356634和，代表数据的总变异；F表示F值，也就是方差分析求出的统计量，用于检验回归方程是否显著；DF表示自由度，是计算某一统计量时，取值不受限制的变量个数；MS表示均方，其值等于对应的SS除以DF。扩展资料：以下图为例：第一列df对应的是自由度( degree of freedom)，第一行是回归自由度df，等于変量数目，即dfr-m;第二行为残差自由度dfe，等于样本数目减去变量数目再减1，即有dife＝n-m-1;第三行为总自由度dt，等于样本数目减1，即有dt＝m-l。对于本例，m＝1，m＝10，因此，dfr＝1，dre＝n-m-1＝8，dft＝n-1＝9。第二列SS对应的是误差平方和，或称变差。第一行为回归平方和或称回归变差SSr，它表征的是因变量的预测值对其平均值的总偏差。第二行为剩余平方和(也称残差平方和)或称剩余变差Sse，它表征的是因变量对其预测值的总偏差，这个数值越大，意味着拟合的效果越差，上述的y的标准误差即由SSe给出。第三行为总平方和或称总变差SSt，它表示的是因变量对其平均值的总偏差。容易验证748.8542+16.10676-764.961，而测定系数就是回归平方和在总平方和中所占的比重，显然这个数值越大，拟合的效果也就越好。第四列MS对应的是均方差，它是误差平方和除以相应的自由度得到的商。第一行为回归均方差MSr，第二行为剩余均方差MSe，显然这个数值越小，拟合的效果也就越好。第四列对应的是F值，用于线性关系的判定。

DF degree freedom自由度SS Stdev square 方差MS Mean square 均方差

标准误差即标准估计误差，tstat指t统计量，p-value指p值，df指自由度，ss指样本数据平方和，ms指样本数据平均平方和，f指f统计量的值，significancef指p值。这些都是统计学中的术语，只知道中文名称对理解这些词的帮助不是很大，建议找一本统计学的书看一看，因为这些都是很系统的一套理论。