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两变量不是对等的 两变量只能算出一个相关系数 相关系数有正负号 两变量都是随机的 相关系数的绝对值是介于0-1之间的数
回归系数越大,两变量关系越密切 x=0.8就可以认为两变量相关非常密切 相关系数的假设P值越小,则说明两变量x与y间的关系越密切 当相关系数为0.78,而P>0.05时,表示两变量x与y间的关系密切 样本回归系数b<0,且有显著意义,可认为两变量呈负相关
回归系数 b 的绝对值大于零 判定系数 R² 大于零 相关系数 r 的绝对值大于0.3
相关系数是度量两个变量之间线性关系强度的统计量 相关系数是—个随机变量 相关系数的绝对值不会大干 1 相关系数不会取负值
若相关系数r的绝对值接近于0,则x与y的关系不密切。 若相关系数r的绝对值接近于0,则x与y的关系密切。 若相关系数r的绝对值接近于1,则x与y的关系没有线性关系 若相关系数r的绝对值接近于1,则x与y线性完全相关
是一个反映变量之间相关关系密切程度 r可以大于1 相关系数显著,说明相关程度好 当变量之间关系为线性时,r的绝对值为1
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
两变量都是随机的 相关系数的绝对值介于 0 和 1 之间 两变量不是对等的 相关系数有正负号 两变量只能算出一个相关系数
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