p就是les中打扮或性格偏女性化一点的一方。
t和p是相对的,没有谁是绝对的t或p,所以判断自己是t还是p要看双方相处的具体感觉,谁能在心理上压倒对方,谁就是t。
h就是不分tp,即自己也无法决定自己是t还是p,所以才叫“不分”。一般还没对象的les都可以说自己是“不分”。
1、在一元线性回归方程中,T是统计量的值,由于T分布的特性是:取值离远点越远,取到这个值的可能性越小。
2、T值对应的P值,一般在一元回归的报告里是做的双边检验:也就是说,你回归的检验里,T分布取值大于你求出的T统计值的可能性(加绝对值的),如果P值很大,说明这个T值很靠近原点,而P值很小,则说明这个T值远离原点(T的绝对值越大,P越小),根据上面的分析,P越小越好。
扩展资料:
如果只有一个自变量X,而且因变量Y和自变量X之间的数量变化关系呈近似线性关系,就可以建立一元线性回归方程,由自变量X的值来预测因变量Y的值,这就是一元线性回归预测。
如果因变量Y和自变量X之间呈线性相关,那就是说,对于自变量X的某一值
,因变量Y对应的取值
不是唯一确定的,而是有很多的可能取值,它们分布在一条直线的上下,这是因为Y还受除自变量以外的其他因素的影响。这些因素的影响大小和方向都是不确定的,通常用一个随机变量(记为
)来表示,也称为随机扰动项。于是,Y和X之间的依存关系可表示为
式(1)就是总体的一元线性回归模型。其中
是常数。随机扰动项
是无法直接观测的随机变量。为了进行回归分析,通常假定
,即假定
是零均值
、同方差
、相互独立
且服从正态分布的。
对式(1)求均值则有:
通常将式(2)称为总体的一元线性回归方程或总体回归直线,以
表示给定自变量值
时因变量的均值或期望值。
统称为总体回归方程的参数。其中
是总体回归方程的常数项,是总体回归直线在Y轴上的截距;
参考资料:百度百科--一元线性回归方程
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)