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双变量正态分布资料,当样本相关系数r=0.532,r>r时,统计结论是()

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存在直线相关和回归关系  存在因果关系  不存在直线相关和回归关系  不存在函数关系  存在函数关系  
存在直线相关和回归关系  存在因果关系  不存在直线相关和回归关系  不存在函数关系  存在函数关系  
存在直线相关和回归关系  存在因果关系  不存在直线相关和回归关系  不存在函数关系  存在函数关系  
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由于样本相关系数小于0.8,所以二者不相关  由于样本相关系数大于0.6,所以二者相关  由于检验两个变量间是否有相关关系的样本相关系数的临界值与样本量大小有关,所以要查样本相关系数表才能决定  由于相关系数并不能完全代表两个变量间是否有相关关系,本例信息量不够,不可能得出判定结果  
取值范围在-l和+1之间  r=+1表示变量之间存在完全正相关  相对系数f具有对称性  r的数值大小与x和y原点及尺度有关  
存在直线相关和回归关系  存在因果关系  不存在直线相关和回归关系  不存在函数关系  存在函数关系  
取值范围在-1和+1之间  r=+1表示变量之间存在完全正相关  相对系数r具有对称性  r的数值大小与x和y原点及尺度有关  
存在直线相关和回归关系  存在因果关系  不存在直线相关和回归关系  不存在函数关系  存在函数关系  
存在直线相关和回归关系  存在因果关系  不存在直线相关和回归关系  不存在函数关系  存在函数关系  
存在直线相关和回归关系  存在因果关系  不存在直线相关和回归关系  不存在函数关系  存在函数关系  
存在直线相关和回归关系  存在因果关系  不存在直线相关和回归关系  不存在函数关系  存在函数关系  
Pearson和spearman相关系数可以度量变量间线性相关的程度  使用Pearson相关系数时对变量的分布没有假定  Spearman相关系数绝对值越接近于1,相关程度越高  使用Spearman相关系数时假定变量分布遵循正态分布  
存在直线相关和回归关系  存在因果关系  不存在直线相关和回归关系  不存在函数关系  存在函数关系  
适用于不满足双变量正态分布资料  等级资料的相关分析  分布资料不明  四格表资料的关联性分析  秩相关系数的解释与简单相关系数类似  

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