你可能感兴趣的试题
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
两个变量间不存在线性相关关系 两个变量间没有任何相关关系 两个变量间存在中度相关关系 两个变量间存在非线性相关关系
当0＜r≤1时，表明两个变量存在正线性相关关系 当r＝0时，说明一个变量的取值完全依赖于另一个变量 当r＝0时，说明两个变量没有任何关系 当r=1时，说明两个变量完全正相关 当r=-1时，说明两个变量完全负相关
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
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
n个点基本在一条直线附近，但又不完全在一条直线上，则可用一个统计量来表示它们的线性关系的密切程度，这就是相关系数 可以根据r的绝对值的大小去判断两个变量问线性相关的程度， r 愈大，线性相关就愈强 线性相关系数r=0时的两个变量一定相互独立 如果两个变量不相关，则求出的相关系数r一定为零 线性相关性我们用r来表示，r是理论推导出来的
两个变量间不存在线性相关关系 两个变量间没有任何相关关系 两个变量存在中度相关关系 两个变量间存在非线性相关关系
相关系数r=0 (y＜y)与(X＜x)独立 相关系数r≠0 具有相同的分布
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
相关是指两列变量之间的相互关系 相关系数的取值范围为：-1≤r＜1 两个变量相关表明其间存在因果关系 相关有正相关、负相关和零相关之分
两个变量间不存在线性相关关系 两个变量间没有任何相关关系 两个变量间存在中度相关关系 两个变量间存在非线性相关关系
当r=0时，说明两个变量没有任何关系 当-1≤r<0时，说明两个变量是负相关 当-1≤r≤1时，说明两个变量是正相关 当r=1时，说明两个变量完全正线性相关 当r=-1时，说明两个变量完全负线性相关
若r＞0则两个变量正相关 若r＜0则两个变量负相关 若r=0则两个变量线性不相关 若r=0则可能两个变量间有某种特殊的曲线关系 若r=0则b不一定等于0
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
总体相关系数ρ=1 总体相关系数ρ＝0 X与Y间相关密切 总体相关系数ρ≠0 总体相关系数ρ>0
湘公网安备 43130202000226号