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如果一个变量的取值完全依赖于另一个变量各观测点落在一条直线上则称这两个变量之间为

完全相关关系正线性相关关系非线性相关关系负线性相关关系

已知变量xy具有线性相关关系它们之间的一组数据如表所示若y关于x的线性回归方程为＝1.3x﹣1则m

下列关于相关关系的说法正确的是

若相关系数等于0，则说明变量之间不存在线性相关关系某两个变量之间的相关系数是2，说明二者之间有极强的相关关系若相关系数等于-1，则说明变量之间不存在线性相关关系若相关系数等于-1，则说明变量之间不相关若相关系数等于-1，则变量之间存在函数关系

下列有关线性回归的说法不正确的是________.①相关关系的两个变量不一定是因果关系②散点图能直观

具有线性相关关系的变量xy满足一组数据如下表所示.若y与x的回归直线方程为＝3x－则m的值是

4

5 6

变量之间的关系可以分为两大类它们是

函数关系与相关关系线性相关关系和非线性相关关系正相关关系和负相关关系简单相关关系和复杂相关关系

已知xy取值如下表:若xy具有线性相关关系且回归方程为y=0.95x+a则a=

0.325 2.6 2.2 0

已知具有线性相关关系的变量 x 和 y 测得一组数据如下表.若已求得它们的回归方程的斜率为 6.5

对于具有线性相关关系的随机变量可以计算来描述变量之间相互依存程度

权重相关系数回归系数基尼系数

对具有线性相关关系的变量xy测得一组数据如下根据上表利用最小二乘法得它们的回归直线方程为＝10.5x

210 210.5 211.5 212.5

相关关系包括数量型变量的线性相关关系和非线性相关关系但是不包括属性变量之间的相关关系

对四对变量y和x进行线性相关检验已知n是观测值组数r是相关系数且已知①n＝7r＝0.9533②n＝1

若两变量X和y之间的Pearson相关系数大于0.3且小于0.5则说明

X和Y存在低度相关的线性相关关系 X和Y存在中度相关的线性相关关系 X和Y完全正线性相关 X和Y，完全负线性相关

若两变量X和Y之间的Pearson相关系数大于0.3且小于0.5则说明

X和Y存在低度相关的线性相关关系 X和Y存在中度相关的线性相关关系 X和Y完全正线性相关 X和Y完全负线性相关

对于具有线性相关关系的随机变量可以计算来描述变量之间相互依存程度

相关系数指数基尼系数恩格尔系数

已知变量具有线性相关关系它们之间的一组数据如下表所示若关于的回归方程为则.

如果变量Xy的Pearson相关系数r=1则表示

两者没有相关关系两者完全正线性相关两者没有线性相关关系两者完全负线性相关

下列有关线性回归的说法不正确的是

相关关系的两个变量不一定是因果关系散点图能直观地反映数据的相关程度回归直线最能代表线性相关的两个变量之间的关系任一组数据都有回归直线方程

下列说法中错误的是

如果变量x与y之间存在着线性相关关系，则我们根据实验数据得到的点(x_i，y_i)(i＝1,2，…，n)将散布在某一条直线的附近如果两个变量x与y之间不存在着线性关系，那么根据它们的一组数据(x_i，y_i)(i＝1,2，…，n)不能写出一个线性方程设x，y是具有相关关系的两个变量，且y关于x的线性回归方程为

叫做回归系数为使求出的线性回归方程有意义，可用统计检验的方法来判断变量y与x之间是否存在线性相关关系

根据两个变量 x y 之间的观测数据画成散点图如图所示这两个变量是否具有线性相关关系______

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