当所有观测值都落在回归直线上则两个变量之间的相关系数为-X题卡

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

1 -1 +1或-1 大于-1，小于+1

r2值的大小反映了两个变量之间呈直线关系的密切程度和方向 r值接近于零表明两变量之间没有任何关系 r值的大小反映了两个变量之间是否有密切的关系 r2值接近于零表明直线回归的贡献很小以上说法均不准确

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

如果两个变量观测值的Pearson相关系数为-0.9则这两个变量之间的关系为

高度相关负相关因果关系线性相关不相关

当所有观测值都落在回归直线y=a+bx上则x与y之间的相关系数

r=0 r=1 r=-1 r=+1

下列叙述中正确的是

若线性回归相关系数r＝1，则两个变量线性无关若线性回归相关系数r>0，当x增加时，y值增加当相关系数r＝1时，所有的实验点都落在回归线上当相关系数r＝0时，可能两个变量间有某种曲线的趋势

如果两个变量样本观测值序列之间具有完全相关关系则相关系数为1

当所有观测值都落在回归直线上则这两个变量之间的相关系数为

1 -1 +1或-1 大于-1，小于+1

等于０大于０等于１大于

以下关于统计变量的描述中正确的有

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

直线相关分析的特点有

两个变量是对等关系只能算出一个相关系数相关系数有正负号，表示正相关或负相关相关的两个变量必须都是随机的回归方程有两个

下列关于Pearson相关系数的说法正确的有

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

对于相关系数r与决定系数r的意义表述最为确切的是

r值的大小反映了两个变量之间是否有密切的关系 r²值的大小反映了两个变量之间呈直线关系的密切程度和方向 r值接近于零表明两变量之间没有任何关系 r₂值接近于零表明直线回归的贡献很小以上说法均不准确

如果两变量之间存在正相关且所有相关点都落在回归线上则这两个变量之间的相关系数

等于0 大于0 等于1 大于1

对含有两个随机变量的同一批资料既作直线相关分析又作直线回归分析设相关系数检验的t值为tｒ回归系数检验

tr＞tb tr＜tb 两者大小关系不能肯定 tr=tb tr＞tb或tr=tb

若所有观察值都落在回归直线上则x与y之间的相关系数是

r = 0 r = 1 -1 < r < 1 0

下列关于Pearson相关系数的说法正确的有

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

直线相关分析与直线回归分析的区别在于

相关的两个变量都是随机的，而回归分析中自变量是给定的数值，因变量是随机的回归分析中的两个变量都是随机的，而相关中的自变量是给定的数值，因变量是随机的相关系数有正负号，而回归系数只能取正值相关的两个变量是对等关系，而回归分析中的两个变量不是对等关系相关分析中根据两个变量只能计算出一个相关系数，而回归分析中根据两个变量只能配合一个回归方程

等于０大于０等于１大于１

当所有观测值都落在回归直线上，则两个变量之间的相关系数为( )。

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