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秩相关系数采用两个变量的秩而不是变量本身来计量相关性 坎德尔系数通过两个变量之间变化的一致性反映两个变量之间的相关性 秩相关系数和坎德尔系数能够刻画两个变量之间的相关程度 秩相关系数和坎德尔系数能够通过各变量的边缘分布刻画出两个变量的联合分布
证券a和b的相关性强 证券a和c的相关性强 相关性一样 不能比较
相关系数具有线性不变性 相关性是描述两个联合事件之间的相互关系 相关系数仅能用来计量线性相关 对于线性相关,可以通过秩相关系数和坎德尔系数进行计量
秩相关系数采用两个变量的秩而不是变量本身来计量相关性 坎德尔系数通过两个变量之间变化的一致性反映两个变量之间的相关性 秩相关系数和坎德尔系数能够刻画两个变量之间的相关程度 秩相关系数和坎德尔系数能够通过多个变量的边缘分布刻画出多个变量的联合分布
坎德尔系数通过两个变量之间变化的一致性反映两个变量之间的相关性 秩相关系数和坎德尔系数能够通过各变量的边缘分布刻画出两个变量的联合分布 秩相关系数采用两个变量的秩而不是变量本身来计量相关性 秩相关系数和坎德尔系数能够刻画两个变量之间的相关程度
证券报酬率的相关系数越小,风险分散化效应也就越强 当相关系数为0时,表示缺乏相关性 当相关系数小于1时,机会集曲线必然弯曲 当相关系数为1时,投资多种股票的组合标准差就是加权平均的标准差
秩相关系数采用两个变量的秩而不是变量本身来计量相关性 坎德尔系数通过两个变量之间变化的一致性反映两个变量之间的相关性 秩相关系数和坎德尔系数能够刻画两个变量之间的相关程度 秩相关系数和坎德尔系数能够通过各变量的边缘分布刻画出两个变量的联合分布
证券a和b的相关性更强 证券a和c的相关性更强 相关性一样 不能比较
Spearman相关系数 Kendallτ相关系数 Pearson相关系数 以上都是
ab之间的相关性与ac之间的相关性不可比较 ab之间的相关性比ac之间的相关性强 ab之间的相关性与ac之间的相关性强度相同 ab之间的相关性比ac之间的相关性弱
秩相关系数采用两个变量的秩而不是变量本身来计量相关性 坎德尔系数通过两个变量之间变化的一致性反映两个变量之间的相关性 秩相关系数和坎德尔系数能够刻画两个变量之间韵相关程度 秩相关系数和坎德尔系数能够通过各变量的边缘分布刻画出两个变量的联合分布