你可能感兴趣的试题
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
校验系数1.0-1.05，相关系数R>0.9999 校验系数0.95-1.05，相关系数R>0.9998 校验系数0.95-1.0，相关系数R>0.9999 校验系数0.95-1.0，相关系数R>0.9998
回归系数b大，则相关系数r一定也大 回归系数b与相关系数r的正负符号相同 
相关系数r与回归系数b无任何联系
相关系数r= 9.0 相关系数r= 9.0 或 r=9.0 相关系数r= 9.0 无法计算相关系数
相关系数R越大，变量间的线性关系越弱 相关系数R越小，变量间的线性关系越弱 相关系数R越远离0，变量间的线性关系越强 相关系数R越接近0，变量间的线性关系越强
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 Pe盯son相关系数可以测度回归模型对样本数据的拟合程度 当Pearson相关系数r=O时，说明两个变址之间没有任何关系 当Pearson相关系数r=O时，表明两个变乱之间不存在线性相关关系
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
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
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
两组变量相关是指独立变量增加时从属变量减少的情况 相关系数的值越接近0，两组变量越具有线性关系 相关系数值介于–1和1之间. 回归分析中的R-sq值与几个变量间的相关系数值相同
相关系数是用来说明两变量间相关关系的密切程度和方向的统计指标 相关系数没有单位 相关系数的绝对值一定是小于等于1的 在r有统计学意义的前提下，其数值越接近1，表示变量间的相关程度越密切 相关系数与回归系数的符号相同，且呈正比关系
相关系数R越小，变量间的线性关系越弱 相关系数R越远离0，变量间的线性关系越强 相关系数R越大，变量间的线性关系越弱 相关系数R越接近0，变量间的线性关系越强
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
湘公网安备 43130202000226号