eviewsf检验基本步骤？

一、eviewsf检验基本步骤？

首先，打开EVIEWS软件，点击工具栏，在工具栏中表选择异方差性测试。

在显示栏中，选取White test，这个测试主要检定异方差性的存在，点击确定按键。

在模型窗口出现White test的统计数据用于测试异方差性的存在.左边的检定统计量适用于手算,右边的p-value少于10%(选取90%置信区间), 证明了异方差性的存在.

然后，再在上方模型工具栏中，选取 “估算按钮”。

最后，在估算窗口选取选项,在系数的协方差矩阵选取 “White”,点击确定

经修正后的模型, 异方差性问题已修正。

总结：

1、没建立工作文件，view肯定是不能用的。

2、选中变量后open as equation之后再点VIEW和PROC才可以。因为在建立回归方程之前是不能看计量检验的。

3、数据类型不一致情况下，eviews 很多菜单是灰色的。

二、“t”检验的基本步骤？

独立样本t检验1.在进行独立样本T检验之前，要先对数据进行正态性检验。满足正态性才能进一步分析，不满足可以采用数据转化或非参数秩和检验；

2.在菜单栏上执行：分析-比较均数-独立样本t检验；

3.将要比较平均数的变量放到检验变量，将分组变量放到分组变量，点击定义组；

4.打开的对话框中，设置组1和组2的值分别是分组类别，然后点击继续。

三、T检验和F检验的基本步骤？

步骤：t检验是两组间的差异比较，F检验一般是三组及以上的差异比较，当两组比较时F和t检验是等价的独立样本t检验1.在进行独立样本T检验之前，要先对数据进行正态性检验。满足正态性才能进一步分析，不满足可以采用数据转化或非参数秩和检验；

2.在菜单栏上执行：分析-比较均数-独立样本t检验；

3.将要比较平均数的变量放到检验变量，将分组变量放到分组变量，点击定义组；

4.打开的对话框中，设置组1和组2的值分别是分组类别，然后点击继续。单因素方差分析方差分析前提：不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。方差齐性检验：采用方差同质性检验方法（Homogeneity of variance）在spss中打开你要处理的数据，在菜单栏上执行：analyse-compare means--one-way anova，打开单因素方差分析对话框 在这个对话框中，将因变量放到dependent list中，将自变量放到factor中，点击post hoc，选择snk和lsd，返回确认ok统计专业研究生工作室原创。

四、物质检验的基本步骤？

1. 要“先取样、后操作”。如果是固体试样,如需要可先配成溶液然后再检验。

2. 要“取少量加入洁净的试管中”进行检验,不得在原试剂瓶中进行检验。

3. “先现象、后结论”。如向BaCl2溶液中加入稀H2SO4的现象是“有白色沉淀生成”,不能说成“有白色的BaSO4沉淀”生成。

五、卡方检验的基本步骤？

（1）提出原假设：

H0：总体X的分布函数为F(x).

如果总体分布为离散型，则假设具体为

H0：总体X的分布律为P{X=xi}=pi， i=1，2，...

（2）将总体X的取值范围分成k个互不相交的小区间A1，A2，A3，…，Ak，如可取

A1=（a0，a1]，A2=(a1，a2]，...，Ak=(ak-1,ak)，

其中a0可取-∞，ak可取+∞，区间的划分视具体情况而定，但要使每个小区间所含的样本值个数不小于5，而区间个数k不要太大也不要太小。

（3）把落入第i个小区间的Ai的样本值的个数记作fi，成为组频数（真实值），所有组频数之和f1+f2+...+fk等于样本容量n。

（4）当H0为真时，根据所假设的总体理论分布，可算出总体X的值落入第i 个小区间Ai的概率pi，于是，npi就是落入第i个小区间Ai的样本值的理论频数（理论值）。

（5）当H0为真时，n次试验中样本值落入第i个小区间Ai的频率fi/n与概率pi应很接近，当H0不真时，则fi/n与pi相差很大。基于这种思想，皮尔逊引进如下检验统计量

 ，在0假设成立的情况下服从自由度为k-1的卡方分布。

六、t检验的目的及基本步骤？

步骤独立样本t检验1.在进行独立样本T检验之前，要先对数据进行正态性检验。满足正态性才能进一步分析，不满足可以采用数据转化或非参数秩和检验；

2.在菜单栏上执行：分析-比较均数-独立样本t检验；

3.将要比较平均数的变量放到检验变量，将分组变量放到分组变量，点击定义组；

4.打开的对话框中，设置组1和组2的值分别是分组类别，然后点击继续。

七、多元线性回归f检验基本步骤？

步骤一、提出问题的原假设和备择假设；

步骤二、在原假设的条件下，构造统计量F；

步骤三、根据样本信息，计算统计量的值

步骤四、对比统计量的值和理论F分布的值，计算统计量的值超过理论值，则拒绝原假设，否则接受原假设

八、纺织厂，检验布料基本步骤，基本常识？

基本步骤：按标准规定抽取一定数量的样品－对照检验规程进行相应项目检验（如：外观质量、经纬密度、门幅、每米克重、成份检验，如果是处理后的布料还要白度或色牢度等理化指标的检验）

九、什么是假设检验，假设检验的基本步骤？

什么是假设检验：假设检验(Hypothesis Testing)是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。具体作法是：根据问题的需要对所研究的总体作某种假设，记作H0；选取合适的统计量，这个统计量的选取要使得在假设H0成立时，其分布为已知；由实测的样本，计算出统计量的值，并根据预先给定的显著性水平进行检验，作出拒绝或接受假设H0的判断。常用的假设检验方法有u—检验法、t检验法、χ2检验法(卡方检验)、F—检验法，秩和检验等。

假设检验的基本步骤如下：

1、提出检验假设又称无效假设，符号是H0；备择假设的符号是H1。

H0：样本与总体或样本与样本间的差异是由抽样误差引起的；

H1：样本与总体或样本与样本间存在本质差异；

预先设定的检验水准为0.05；当检验假设为真，但被错误地拒绝的概率，记作α，通常取α=0.05或α=0.01。

2、选定统计方法，由样本观察值按相应的公式计算出统计量的大小，如X2值、t值等。根据资料的类型和特点，可分别选用Z检验，T检验，秩和检验和卡方检验等。

3、根据统计量的大小及其分布确定检验假设成立的可能性P的大小并判断结果。若P>α，结论为按α所取水准不显著，不拒绝H0，即认为差别很可能是由于抽样误差造成的，在统计上不成立；如果P≤α，结论为按所取α水准显著，拒绝H0，接受H1，则认为此差别不大可能仅由抽样误差所致，很可能是实验因素不同造成的，故在统计上成立。P值的大小一般可通过查阅相应的界值表得到。

教学中的做法:

1.根据实际情况提出原假设和备择假设；

2.根据假设的特征，选择合适的检验统计量；

3.根据样本观察值，计算检验统计量的观察值(obs)；

4.选择许容显著性水平，并根据相应的统计量的统计分布表查出相应的临界值(ctrit)；

5.根据检验统计量观察值的位置决定原假设取舍。

十、煤质化验基本指标？

一、水分（M )

二、灰分（A )

三、挥发分（V )

四、固定碳含量（FC )

五、发热量（Q )

六、胶质层最大厚度（Y )

七、粘结指数（G )

八、煤灰熔融性温度（灰熔点）

九、哈氏可磨指数（HGI )

十、吉氏流动度（ddpm)

十一、增锅膨胀序数（CSN )