中國地方雞種方面,選用25周齡蘆花雞,在基礎飼糧中分別新增 1%、2%、3%杜仲提取物,試驗期8周,研究結果表明,日糧中新增杜仲葉提取物可顯著改善雞蛋的蛋重、蛋黃比例、蛋黃顏色、哈氏單位及雞蛋中硒含量,且對雞蛋的蛋殼重、蛋黃重、蛋白重、蛋殼
gsem(Ygsem, coeflegend`//計算效應nlcom _b[Y:M]*_b[M:X]//計算間接效應,若P值顯著,則中介效應存在nlcom _b[Y:X]+_b[Y:M]*_b[M:X] //計算總效應虛擬變數交乘項分
豆粕替代魚粉降低蛋白、脂肪和磷消化率,發酵豆粕顯著提高相關營養消化率
識別性,便於消費者識別缺乏顯著特徵的標誌:(一)過於簡單的線條、普通幾何圖形(二)過於複雜的文字、圖形、數字、字母或上述要素的組合(三)一個或者兩個普通表現形式的字母(四)普通形式的阿拉伯數字指定使用於習慣以數字做型號或貨號的商品上但非普通
控制變數更多從理論上選擇,理論上某個因素可能會comfounding,就需要加和顯著不顯著沒有什麼關係
就結果而言應當考慮有哪些因素導致,包括:樣本抽樣是否合理,即是否存在樣本選擇的偏誤,如果你的樣本大量的是某個特定群體,則很容易得出與預想不同的結論,比如想驗證教育回報率,但是樣本全是農民樣本,即很可能得到教育變數不顯著,而經驗和年齡可能很顯
然而,定位不是重點,你能原價買到那個,那就是賺到這種問題沒必要問,提問人心中就有想法了一線品牌拿來和二三線品牌對比,而且兩個筆記本價格差異顯著,功能差異也顯著,一個點的是輕薄+CPU效能釋放+一線一個點的是標準公模遊戲本的路子本身問題就過於
如果在做調節效應這一步時發現自變數對因變數的預測作用不顯著了,那可能是受調節項的影響
題外話,其實上圖一看就是graphpad做的,但實際上像這種顯著性差異分析在graphpad或者origin就可以完成,沒必要額外使用spss
可以說情緒不受對話物件因素的調製個人覺得比較好的表述是,沒有顯著證據能夠表明對話物件與情緒有關聯
比如我們優化了一個產品的動畫效果,實驗中提升很顯著,但是該最佳化可能會導致軟體啟動變慢,這會嚴重影響使用者體驗,可能會造成更大損失,所以該最佳化不能上線
如5%水平統計差異顯著,則第一組的標準差後標a,第二組標b,顯然,第一組與後面的幾組都會顯著差異
正文:1、A股因子收益的歷史均值因子型別:規模:SIZE(n-1月的市值的對數)估值:B/P、E/P、S/P、D/P(t-1年的財務資料和t年4月底的市值資料相比,在t年5月更新)盈利能力:GP、OP(t-1年的財務資料計算,在t年5月更新
Question 3卡方檢驗是應該查單側表檢驗嗎我看到《知識精講》上寫的是查雙側表檢驗,單側檢驗強調某一方向的檢驗,如是否顯著“大於”、“優於”等
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因為理論上我們應該把所有能夠解釋Y的變數都加入模型,刪除“不顯著但是邏輯上影響Y的變數”會導致“遺漏變數偏誤(omitted variable bias)”,導致估計出來的係數有偏差(biased estimator),保留這些變數可以使得
用來舉例的資料,是研究學生數學成績(mathscore)的影響因素,關注的解釋變數是父母教育水平(parent),控制變數包括性別(male)、種族(race)、和考前準備程度(prep)
Meta迴歸,可以分析自變數(性別、年齡、地區、研究型別等)與統計學異質性的關聯
在股災之前,也就是大盤指數見頂之前,可以看出高管顯著減持的次數也不偏不倚地達到了其歷史峰值,如果聚焦於增持,也就是高管的“買點”,可以看到在第一波大幅下跌之後,顯著增持次數陸續創歷史新高,尤其是在隨後的第二波下跌行情中高管集體增持達到其歷史
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