效应量越大为啥样本量越小
加性效应和随机效应区别？
加性效应和随机效应区别？
加性效应是基因型值中能稳定遗传给后代的部分，其数值不因基因型的重组而改变。但随基因频率的大小而不同。所以它既是基因本身的重要性质，更是群体的基本特性之一。
随机性效应是指发生概率与剂量成正比而严重程度与剂量无关的效应。
决策树中的效应值从何而来？
效应值意思
在统计学中，效应值是量化现象强度的数值。效应值实际的统计量包括了二个变数间的相关程度、回归模型中的回归系数、不同处理间平均值的差异……等等。无论哪种效应值，其绝对值越大表示效应越强，也就是现象越明显。效应值与特效检验的概念是互补的。在估算统计检定力、需要的样本数与进行元分析时，效应值经常扮演重要角色。
bp效应？
BP（Breush-Pagan）其实是指提出这个判断随机效应判别方法的人，他具体提出的方法就是进行LM检验，来检验个体和时间因素是否存在。
F检验又叫方差齐性检验。从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。
若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等，可采用t检验或变量变换或秩和检验等方法。
其中要判断两总体方差是否相等，就可以用F检验。
个体效应是什么意思？
由于受到样本容量限制，人们在建立经济计量模型时不得不忽略个体经济行为的差异,称之为个体效应。
所谓计量经济模型，就是表示经济现象及其主要因素之间数量 关系的方程式。计量经济模型主要有经济变量、参数以及随机误差三大要素。经济变量是反映经济 变动情况的量，分为自变量和因变量。计量经济模型的第二大要素是参数。参数是用以求出其他变量的常数。第三个要素是随机误差。这是指那些很难预知的随机产生的差错，以及经济资料在统计 、整理和综合过程中所出现的差错。可正可负，或大或小，最终正负误差可以抵消，因而通常忽略不计。为证券投资而进行宏观经济分析，主要应运用宏观计量经济模型。
知道频率和组距怎么求样本容量？
用公式求样本容量。
（1）重复抽样方式下：
变量总体重复抽样计算公式：
属性总体重复抽样：
（2）不重复抽样方式下：
变量总体不重复抽样计算公式：
属性总体不重复抽样：
从定性的方面考虑样本量的大小，其考虑因素有：决策的重要性，调研的性质，变量个数，数据分析的性质，同类研究中所用的样本量，发生率，完成率，资源限制等。
具体地说，更重要的决策，需要更多的信息和更准确的信息，这就需要较大的样本；探索性研究，样本量一般较小，而结论性研究如描述性的调查，就需要较大的样本；收集有关许多变量的数据，样本量就要大一些，以减少抽样误差的累积效应；
如果需要采用多元统计方法对数据进行复杂的高级分析，样本量就应当较大；如果需要特别详细的分析，如做许多分类等，也需要大样本。针对子样本分析比只限于对总样本分析，所需样本量要大得多。