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度量两个变量之间相关关系的统计量是( )。

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相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向  相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标  相关系数是以两变量与各自平均值的离差为基础  相关表和相关图可确切地表明两个变量之间相关的程度  
方差衡量的是变量的观测值如何围绕其平均值分布  协方差用于表示两个变量之间的相互作用  相关系数可以用来度量两个变量之间的相关程度  相关系数等于0,说明两个证券之间没有相关性  协方差越大,两个证券之间的相关性越大  
负相关关系  正相关关系  不相关  完全相关关系  不完全相关关系  
集中量数  差异量数  地位量数  相关系数  
两个变量之间没有任何关系  两个变量完全正相关  两个变量完全负相关  两个变量之间不存在线性相关关系  
因果关系  正相关关系  线性相关关系  非线性相关关系  
相关系数是度量两个变量之间线性关系强度的统计量  相关系数是—个随机变量  相关系数的绝对值不会大干 1  相关系数不会取负值  
散点图  相关系数  β系数  常数  
基尼系数  决定系数  方差系数  相关系数  
完全不相关  高度相关关系  完全相关关系  低度相关关系  
方差衡量的是变量的观测值如何围绕其平均值分布  协方差用于表示两个变量之间的相互作用  相关系数可以用来度量两个变量之间的相关程序  相关系数等于0,说明两个证券之间没有相关性  协方差越大,两个证券之间的相关性越大  
微弱相关关系  显著相关关系  完全相关关系  没有相关关系  
两个变量之间的相关关系  三个变量之间的相关关系  两个变量的对比关系  三个变量的对比关系  
如果ρ=0,则称X和Y不相关  相关系数的大小受观测值大小的影响  是对两个变量间线性关系的强弱和方向的度量  如果ρ>1,则X和Y有完全的正线性相关关系  是更广泛使用的度量两个变量之间的相关性程度的指标  
微弱相关关系  显著相关关系  完全相关关系  没有相关关系  
无相关关系  低度相关关系  高度相关关系  完全相关关系  
如果两个变量之间相关,当一个变量的取值由小变大,另一个变量的取值也应该由小变大  相关关系并不等同于因果关系  两个变量之间的相关形式都是线性的  当一个变量的取值变化完全由另一个变量的取值变化所确定时,这两个变量间的关系为完全相关  两个变量之间的关系只有完全相关和不相关两种形式  
低度相关关系  完全相关关系  高度相关关系  完全不相关  

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