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weixin_39820780 2020-09-09 03:30:42

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【故障诊断】特征模态分解：旋转机械故障诊断的新分解理论研究（Matlab代码实现）

代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/9d93b3dab527 ### 相关系数显著性检验表详解#### 标题详解标题“相关系数显著性检验表”明确说明了这份表格的核心作用在于执行相关系数的显著性评估。在统计学领域，相关系数被用作量化两个变量间线性关联强度的工具。而显著性评估则是为了判定这种关联性是否具有统计上的显著性，即这种关联并非源于偶然的随机变化。#### 描述详解描述部分指出：“作为统计分析的参考依据，针对不同样本容量及各种置信区间设定的最低相关系数值。”这句话进一步阐述了该表格的功能：它提供了一个参考框架，使研究者能够依据不同的样本数量和置信区间确定一个关键的相关系数值。一旦计算得出的实际相关系数超过或等于这个关键值，便表明在特定的置信区间内，两个变量之间的关联性具有显著性。#### 标签详解标签“显著性评估”突出了这张表格的核心使命——借助显著性评估来衡量相关系数的可信赖度。显著性评估是统计推断过程中的关键环节，它有助于我们判断观测到的结果是否足够稳定和可靠，从而为特定的研究假设提供支持。#### 表格内容详解表格详细列出了在不同样本容量下，多种置信区间内的相关系数临界值。具体而言：- **样本容量**：表格左侧列出了从1到32的多种样本大小。- **置信区间**：表头列出了不同的置信区间，包括0.50、0.20、0.10、0.05等。这些置信区间对应于统计学中的α值，即第一类错误的概率。例如，0.05的置信区间意味着如果否定原假设，则有5%的概率会犯第一类错误。- **临界值**：每个交叉点的数值表示在相应样本容量和置信区间下的临界相关系数值。例如，当样本容量为10，置信区间为0.05时，临界值为0.576。这表示如果实际计算...

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