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有人以小学生的识字水平和他们的鞋子尺寸数据计算了相关系数,r=0.98。这表明两个变量高度正相关。()

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pearson相关系数只适用线性相关关系  pearson相关系数的取值范围在0和1之间  Pearson相关系数可以测度回归直线对样本数据的拟合程度  当Pearson相关系数r=0时,说明两个变量之间没有任何关系  当pearson相关系数r=0时,表明两变量之间不存在线性相关关系  
校验系数1.0-1.05,相关系数R>0.9999  校验系数0.95-1.05,相关系数R>0.9998  校验系数0.95-1.0,相关系数R>0.9999  校验系数0.95-1.0,相关系数R>0.9998  
回归系数b大,则相关系数r一定也大  回归系数b与相关系数r的正负符号相同    相关系数r与回归系数b无任何联系  
相关系数r= 9.0  相关系数r= 9.0 或 r=9.0  相关系数r= 9.0  无法计算相关系数  
相关系数R越大,变量间的线性关系越弱  相关系数R越小,变量间的线性关系越弱  相关系数R越远离0,变量间的线性关系越强  相关系数R越接近0,变量间的线性关系越强  
由于样本相关系数小于0.8,所以二者不相关  由于样本相关系数大于0.6,所以二者相关  由于检验两个变量间是否有相关关系的样本相关系数的临界值与样本量大小有关,所以要查样本相关系数表才能决定  由于相关系数并不能完全代表两个变量间是否有相关关系,本例信息量不够,不可能得出判定结果  
Pearson相关系数只适用于线性相关关系  Pearson相关系数的取值范围在0和1之间  Pe盯son相关系数可以测度回归模型对样本数据的拟合程度  当Pearson相关系数r=O时,说明两个变址之间没有任何关系  当Pearson相关系数r=O时,表明两个变乱之间不存在线性相关关系  
取值范围在-1和+1之间  r=+1表示变量之间存在完全正相关  相对系数r具有对称性  r的数值大小与x和y原点及尺度有关  
pearson相关系数只适用线性相关关系  pearson相关系数的取值范围在0和1之间  Pearson相关系数可以测度回归直线对样本数据的拟合程度  当Pearson相关系数r=0时,说明两个变量之间没有任何关系  当pearson相关系数r=0时,表明两变量之间不存在线性相关关系  
相关系数r为0.98  在显著性水平0.05上,y与x具有线性相关关系  相关系数r为0.006  在显著性水平0.05上,y与x不具有线性相关关系  
基尼系数  决定系数  国民消费水平系数  相关系数  
相关系数R越小,变量间的线性关系越弱  相关系数R越远离0,变量间的线性关系越强  相关系数R越大,变量间的线性关系越弱  相关系数R越接近0,变量间的线性关系越强  
Pearson相关系数只适用于线性相关关系  Pearson相关系数的取值范围在0和1之间  Pearson相关系数可以测度回归直线对样本数据的拟合程度  当Pearson相关系数r=0时,说明两个变量之间没有任何关系  当Pearson相关系数r=0时,表明两变量之间不存在线性相关关系  

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