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2013-05-23 12:21
求翻译：An obvious starting point is bivariate analysis to screen out significant predictor variables. It can be seen that the independent variables have different measurement properties (Table I). Their effects are determined by product-moment correlation analysis for numeric variables (Pearson’s r ), rank-order correlation a是什么意思？ 待解决
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An obvious starting point is bivariate analysis to screen out significant predictor variables. It can be seen that the independent variables have different measurement properties (Table I). Their effects are determined by product-moment correlation analysis for numeric variables (Pearson’s r ), rank-order correlation a
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
一个明显的出发点是二元分析，以筛选出显著的预测变量。
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2013-05-23 12:23:18
一个明显的切入点是双变量分析,筛选出重大预测变量。 可以看出,独立变量有不同的计量属性(表一)。 它们的影响却是由产品的关联性分析目前的数字变量(Pearson的R),排成次序关联分析的顺序和时间间隔变量(spearman的R)和差异分析(复量ANOVA指示),纯粹是定性,名义变量。 结果摘要列于表二。
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2013-05-23 12:24:58
一个明显的出发点是二元分析筛选出重大预报因子可变物。 它能被看见独立变量有另外测量 (属性表I)。 他们的作用取决于产品片刻相关分析为数字可变物 (Pearson的r )，排列秩序相关分析为序数和间隔时间可变物 (用矛者的r )和差异分析 (ANOVA) 为纯粹定性，有名无实的可变物。 结果在表II.总结。
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2013-05-23 12:26:38
一个明显的起点是双变量分析，筛选出重要的预测变量。可以看到独立变量有不同的计量属性 (表 1)。他们的影响取决于产品时刻相关分析为数值变量 (皮尔逊的 r)、 序数秩相关分析和区间变量 (斯皮尔曼的 r) 和方差分析 (ANOVA) 纯粹定性、 名义变量。结果载列于表二。
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2013-05-23 12:28:18
一个明显的起点是二变的分析外面放映重要预报器变量。独立变量有不同测量财产可以被看 ( 表 I)。他们的效果为数字变量被产品时刻的关联分析确定 ( Pearson 的 r)，用于仪式书和间隔变量的茂密丛生次序的关联分析 ( Spearman 的 r)，差异的分析 (ANOVA) 对仅仅性质上，名义变量。结果在表 II 方面被总结。
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