挑和偏是什么意思（“T”和“P”是什么意思）

想必现在有很多小伙伴对于“T”和“P”是什么意思方面的知识都比较想要了解，那么今天小好小编就为大家收集了一些关于“T”和“P”是什么意思方面的知识分享给大家，希望大家会喜欢哦。

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：

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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。

下因无组单，真积记格局。

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

大国也行两意非，近千县。

)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：

本文到此结束，希望对大家有所帮助。