回复：使用行公式計算數據表（回歸）中的 p 值我想你可以從 Linear Regression() 函數中得到你想要的。查看腳本指南以了解如何使用它的定義和示例。下面，我創建了 2 個新列，“New Slope”和“PValue”。我將 PValue 列的格式設置為“PVALUE”。然後我將 PValue 列的公式設置為
If( Row() > 7,
dt = Current Data Table();
x = dt[Index( Row() - 7, Row() ), 2];
y = dt[Index( Row() - 7, Row() ), 3];
{Estimates, Std_Error, Diagnostics} = Linear Regression( y, x );
:New Slope[Row()] = estimates[2];
diagnostics["p_value"][1];
);
這是顯示
If( Row() > 7,
dt = Current Data Table();
x = dt[Index( Row() - 7, Row() ), 2];
y = dt[Index( Row() - 7, Row() ), 3];
{Estimates, Std_Error, Diagnostics} = Linear Regression( y, x );
:new slope[Row()] = estimates[2];
diagnostics["p_value"][1];
)
回复：使用行公式計算數據表（回歸）中的 p 值txnelson...非常感謝。 這正是我要找的。 我真誠地感謝這一點。
使用行公式計算資料表（迴歸）中的 p 值背景：假設我有 x、y 資料行（SN_C，值 [Sigma 單位]），如附件中所示，但也貼在下面。
Slope_8 是根據前 8 個 [xy] 值計算得出的。
我想將 slope_8 值與線性迴歸的零假設（斜率 =0）進行比較並提供 p 值。有沒有簡單的方法可以做到這一點？
斜率 8 的公式取自這些討論板（@txnelson、 @馬克貝利 ），在我做了簡單修改以使用 N=8 後，它完全符合我的要求
If( Row() > 7,
x = J( 8, 1, 1 ) || :SN_C[Index( Row() - 7, Row() )]`;
y = :"Value (Sigma Units)"n[Index( Row() - 7, Row() )]`;
(Inv( x` * x ) * x` * y)[2];
)
我知道我應該知道該怎麼做，我為自己太笨而無法弄清楚而道歉。我學矩陣代數已經 30 年了:)
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