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求得r值后可推论为

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SPSS的Bivariate过程进行 Pearson直线相关分析,得 r = 0.994,P=0.000,按α=0.05水准,拒绝H0,接受H1,可认为样品中铬的含量与分光光密度之间存在正相关关系,铬的含量越高,分光光密度也越高。  SPSS的Linear过程进行简单直线回归分析,得:①复相关系数 R=0.994,决定系数 R2=0.987。②回归方程的方差分析: F=624.728,P=0.000,按α=0.05水准,拒绝H0,接受H1,可认为两变量的直线回归方程有统计学意义。③ a=0.002,b=0.136,tb=24.995,P=0.000。按α=0.05水准,拒绝H0,接受H1,可认为铬的含量与分光光密度之间存在直线回归关系。④铬的含量推算分光光密度的直线回归方程为 y=0.002+0.136x。  将x =0.987代入回归方程,求得 y=0.136,即铬的含量为 0.987时,其分光光密度为 0.136。  将x =2.320代入回归方程,求得 y=0.318,即铬的含量为 2.320时,其分光光密度为 0.318  由于铬含量的实测值范围是 0.063~1.270,2.320已超出此范围,不宜用该回归方程来估计其分光光密度值。  
SPSS的Bivariate过程进行 Pearson直线相关分析,得 r = 0.994,P=0.000,按α=0.05水准,拒绝H0,接受H1,可认为样品中铬的含量与分光光密度之间存在正相关关系,铬的含量越高,分光光密度也越高。  SPSS的Linear过程进行简单直线回归分析,得:①复相关系数 R=0.994,决定系数 R2=0.987。②回归方程的方差分析: F=624.728,P=0.000,按α=0.05水准,拒绝H0,接受H1,可认为两变量的直线回归方程有统计学意义。③ a=0.002,b=0.136,tb=24.995,P=0.000。按α=0.05水准,拒绝H0,接受H1,可认为铬的含量与分光光密度之间存在直线回归关系。④铬的含量推算分光光密度的直线回归方程为 y=0.002+0.136x。  将x =0.987代入回归方程,求得 y=0.136,即铬的含量为 0.987时,其分光光密度为 0.136。  将x =2.320代入回归方程,求得 y=0.318,即铬的含量为 2.320时,其分光光密度为 0.318  由于铬含量的实测值范围是 0.063~1.270,2.320已超出此范围,不宜用该回归方程来估计其分光光密度值。  
SPSS的Bivariate过程进行 Pearson直线相关分析,得 r = 0.994,P=0.000,按α=0.05水准,拒绝H0,接受H1,可认为样品中铬的含量与分光光密度之间存在正相关关系,铬的含量越高,分光光密度也越高。  SPSS的Linear过程进行简单直线回归分析,得:①复相关系数 R=0.994,决定系数 R2=0.987。②回归方程的方差分析: F=624.728,P=0.000,按α=0.05水准,拒绝H0,接受H1,可认为两变量的直线回归方程有统计学意义。③ a=0.002,b=0.136,tb=24.995,P=0.000。按α=0.05水准,拒绝H0,接受H1,可认为铬的含量与分光光密度之间存在直线回归关系。④铬的含量推算分光光密度的直线回归方程为 y=0.002+0.136x。  将x =0.987代入回归方程,求得 y=0.136,即铬的含量为 0.987时,其分光光密度为 0.136。  将x =2.320代入回归方程,求得 y=0.318,即铬的含量为 2.320时,其分光光密度为 0.318  由于铬含量的实测值范围是 0.063~1.270,2.320已超出此范围,不宜用该回归方程来估计其分光光密度值。  
两变量间有相关关系  两变量间无相关关系  对 r 值作假设检验后才能推论  3r3越大越有意义  3r3越小越有意义  
只要求得的净现值大于等于零  只要求得的净年值大于等于零  只要求得的净将来值大于等于零  只要求得的净现值小于零  只要求得的净年值或净将来值小于零  
两变量间有相关关系  两变量间无相关关系  r  大时就有意义  n大时就有意义  对r值作假设检验后才能推论  

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