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完全相关关系 正线性相关关系 非线性相关关系 负线性相关关系
不存在因果关系 不存在任何关系 不存在线性相关关系 不存在曲线关系 以上都不对
若相关系数等于0，则说明变量之间不存在线性相关关系 某两个变量之间的相关系数是2，说明二者之间有极强的相关关系 若相关系数等于-1，则说明变量之间不存在线性相关关系 若相关系数等于-1，则说明变量之间不相关 若相关系数等于-1，则变量之间存在函数关系
协方差体现的是两个随机变量随机变动时的相关程度 如果ρ=1，则ζ和η有完全的正线性相关关系 方差越大，协方差越大 cov（X，η）=E（X-EX）（η-Eη）
函数关系与相关关系 线性相关关系和非线性相关关系 正相关关系和负相关关系 简单相关关系和复杂相关关系
完全相关关系 正线性相关关系 非线性相关关系 不相关
完全负线性相关 低度线性相关 完全正线性相关 不存在线性相关
H0: 两变量之间不存在显著相关关系 H1: 两变量之间存在显著相关关系 H0: 两变量之间不存在显著相关关系 H1: 两变量之间存在正的显著相关关系 H0: 两变量之间不存在显著相关关系 H1: 两变量之间存在负的显著相关关系 H0: 两变量之间不存在显著的线性相关关系 H1: 两变量之间存在显著的线性相关关系
协方差体现的是两个随机变量随机变动时的相关程度 如果p=1，则ζ和η有完全的正线性相关关系 方差越小，协方差越小 cov(X，1)=E(X-FX)(η-Eη) 以上说法都正确
相关关系等同于因果关系 Pearson相关系数适用于变量间非线性相关关系的判断 根据相关的程度变量间相关关系可以分为完全相关、不完全相关和不相关 根据相关的方向变量间相关关系可以分为正相关和负相关 根据相关的形式变量间相关关系可以分为线性相关和非线性相关
完全负线性相关 低度线性相关 完全正线性相关 不存在线性相关
相关关系等同于因果关系 Pearson相关系数适用于变量间非线性相关关系的判断 根据相关的程度变量间相关关系可以分为完全相关、不完全相关和不相三 根据相关的方向变量间相关关系可以分为正相关和负相关 根据相关的形式变量间相关关系可以分为线性相关和非线性相关
完全负线性相关 低度线性相关 完全正线性相关 不存在线性相关
两者没有相关关系 两者完全正线性相关 两者没有线性相关关系 两者完全负线性相关
正线性相关关系 负线性相关关系 非线性关系 函数关系
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