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接入系数p的公式？
抗渗等级计算公式：P=10H-1(H----6个试件中有3个渗水时的水压力)
关于P的确定有以下三种情况：
1.当某一次加压后，8h内6个试件有2个试件出现渗水（此时的水压力为H）
抗渗等级公式为：P=10H
2.当某一次加压后，8h内6个试件有3个试件出现渗水（此时的水压力为H）
抗渗等级公式为：P=10H-1
3.当加压至规定数字或设计指标后，8h内6个试件渗水试件少于2个（此时的
水压力为H）
抗渗等级公式为：P>10H
停止抗渗试验的条件：
1.6个试件有3个试件表面出现渗水
2.加至规定压力，8h内6个试件中表面渗水少于3个
ar3模型的自相关函数公式？
AR模型是自回归模型，其中AR(3)表示是3阶自回归模型。它的自相关函数ACF（Autocorrelation Function）可以用以下公式计算：
ACF(h) = [sum(i=h+1 to n)(yi-m)(yi-h-m)] / [sum(i=1 to n)(yi-m)^2]
其中，h表示滞后期，n表示样本容量，yi表示第i个观察值，m表示所有观察值的均值。
具体来说，AR(3)模型的自相关函数ACF(1)、ACF(2)和ACF(3)可以分别用上述公式计算得到。其中ACF(1)表示一阶自相关系数，ACF(2)表示二阶自相关系数，ACF(3)表示三阶自相关系数。这些自相关系数可以用来判断AR(3)模型是否适合用于数据拟合和预测。
如何用excel求斜率的方法？
一、准备工作?
?1、打开Excel，新建一个工作簿，输入要计算的斜率的数据，比如说要计算两个变量之间的斜率，可以在Excel中建立一个表格，其中有两列，一列是第一个变量，另一列是第二个变量。
?2、注意表格中的数据必须是可以计算的，比如常用的数字（如1、2、3）或者从其他相关数据库中导出的可以计算的数据等。?
?二、计算斜率?
?1、选择要计算的数据，然后点击“数据”菜单，在下拉菜单中选择“统计”，将会弹出一个新的窗口，点击“斜率”，点击“计算”，就可以得到斜率的值。?
?2、斜率的值可以理解为是两个变量之间的关系，公式为y=kx+b，k为斜率，即要计算的结果，x为第一个变量，y为第二个变量，b为常数。?
?三、查看结果?
?1、当斜率计算完成后，会有一个新的窗口出现，显示计算结果，包括斜率，R2（R平方），测试P值等信息。?
?2、斜率是指两个变量关系的变化率，当斜率大于0时，代表两个变量正相关；当斜率小于0时，代表两个变量负相关；当斜率等于0时，代表两个变量不存在相关性。
?3、R2（R平方）是指回归表达式所占比例，值越大表示回归拟合优度越好，值接近1时，可认为这个模型拟合优度非常高；而值接近0时，可认为模型的拟合优度很低。
?4、测试P值用来衡量模型有效性，P值是指在模型正确时，拟合到的结果的概率。值越大说明模型拟合优度越高，可以认为模型是有效的；值越小，说明模型拟合优度较低，可以认为模型是无效的。
stata多变量自相关性检验方法？
1&4、输出的两个分析结果里面，上面的那个结果，每个变量有两行结果，第一行是相关系数，第二行是显著性水平，即P-值。下面的结果，数值上只给了相关系数的大小，标记星号的，说明相关性检验的P-值是小于0.01的，也就是说在显著性水平是0.01的时候，认为标星号的变量之间的相关关系是显著的。
2、相关系数不管高低都可以使用回归分析计算出来一个回归方程，但是这个回归方程结果在应用时的可参考性就受到影响了，尤其是以回归分析来判断变量的影响性大小的时候，由于变量之间如果存在很大的相关性，做回归分析就会存在多重共线性问题，本来不重要的变量由于这个问题在结果可能会表现的很重要。
如果仅仅是拿方程做预测的话，影响会小些。如果存在多重共线性的话，可以使用主成分回归的方式。
3、一般来说，判断两个变量的相关强度的话，更注重的是显著性检验得到的p-值，更有可比性些
线性回归p值大于005该怎么处理？
在线性回归中，p值表示对某个系数进行假设检验时所得到的概率值，其范围在0到1之间。p值越小，表示发生偶然事件的概率越小，越有可能得出统计显著结果。如果p值大于0.05（或0.01）则表明对应的假设检验没有通过，即不能拒绝原假设，因此不能认为该变量与响应变量之间存在显著相关性。
当前情况下，p值大于0.05，表明导致两个变量之间的相关性的原因不是这些变量之一，或者所有相关因素没有纳入模型中。这种情况下，应当重视数据本身、变量选择、样本量、模型收敛性等因素，尽可能多地调整模型和数据，以更好地揭示变量之间的关系。
具体处理方法可以有以下几种：
1. 加入更多的解释变量：如果p值大于0.05，可以考虑加入更多相关的解释变量来增加模型的准确性。
2. 换用其他模型：线性回归只是数据分析中的一个模型，可以尝试使用其他模型来进行数据分析。
3. 增加样本容量：增加样本量有助于提高分析的可信度；
4. 多方面综合考虑：需要结合实际情况，进行多方面的综合考虑，比如数据质量、样本容量、模型选择等，来确定后续分析的方向和策略。
