现象之间线性相关关系的程度越高,则相关系数()。A、越接近于0B、越接近于1C、越接近于–1D、越接近于+1和–1

现象之间线性相关关系的程度越高,则相关系数()。

  • A、越接近于0
  • B、越接近于1
  • C、越接近于–1
  • D、越接近于+1和–1

相关考题:

若要证明两变量之间线性相关程度是高的,则计算出的相关系数应接近于()。 A、+1B、0C、0.5D、∣1∣

相关系数越接近±1,表明变量之间的线性相关程度() A、越低B、一般C、越高D、不一定

常用的度量地理相关程度的指标有()A、简单线性相关系数B、简单非线性相关指数C、秩相关系数D、偏相关系数E、相关矩阵

相关系数r越接近-1,表示x与y两个变量之间( )。A.线性相关程度越弱B.负相关程度越强C.没有相关关系D.线性相关关系无法判断

如果变量X、Y之间的线性相关系数为0,则表明变量X、Y之间是独立的。

如果相关系数r=0,则表明两个变量之间()。A、相关程度很低B、不存在任何关系C、不存在线性相关关系D、存在非线性相关关系

如果变量x与y之间的相关系数为1,则说明两个变量之间是完全正线性相关。

判定现象之间线性相关关系密切程度的主要方法是()。A、对客观现象作定性分析B、编制相关表C、计算相关系数

现象之间相互依存关系的程度越高,则相关系数的值越接近于()A、-1B、1C、-1或1D、∞

现象间的线性相关程度越高,则其相关系数越接近于()。A、0B、-1C、1D、±1

现象之间的相互依存关系程度越高,则相关系数的值()。A、越接近无穷大B、越接近+1C、越接近0D、越接近±1

线性相关系数的取值介于()到()之间。

下面有关相关系数的说法正确的是()。A、Pearson和spearman相关系数可以度量变量间线性相关的程度B、使用Pearson相关系数时对变量的分布没有假定C、Spearman相关系数绝对值越接近于1,相关程度越高D、使用Spearman相关系数时假定变量分布遵循正态分布

相关系数可以说明()。A、线性相关还是非线性相关B、相关关系的方向和密切程度C、变量之间的因果数量关系D、变量之间的相互依存关系

下列关于Pearson相关系数的说法正确的有()。A、Pearson相关系数只适用于线性相关关系B、Pearson相关系数的取值范围在0和1之间C、Pearson相关系数可以测度回归直线对样本数据的拟合程度D、当Pearson相关系数r=0时,说明两个变量之间没有任何关系E、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

如果变量x与y之间没有线性相关关系,则相关系数r=0。

如果变量X、Y之间的线性相关系数为-1,则表明变量X、Y之间是非独立的。

现象之间相互依存关系的程度越高,则相关系数值()A、越接近于∞B、越接近于-1C、越接近于1D、越接近于-1或1

单选题能够反映两个变量的线性相关程度,但不能度量变量之间的非线性相关程度的是A简单相关系数B回归系数C特殊相关系数D一般相关系数

多选题如果两个变量之间的线性相关程度很高,则其相关系数应接近于()。A0.5B-0.5C0D1E-1

判断题相关系数r的绝对值越接近1,说明变量之间线性相关程度越高。A对B错

单选题现象间的线性相关程度越高,则其相关系数越接近于()。A0B-1C1D±1

多选题下列关于Pearson相关系数的说法正确的有()。APearson相关系数只适用于线性相关关系BPearson相关系数的取值范围在0和1之间CPearson相关系数可以测度回归直线对样本数据的拟合程度D当Pearson相关系数r=0时,说明两个变量之间没有任何关系E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

单选题如果相关系数r=0,则表明两个变量之间(  )。A相关程度很低B不存在任何关系C不存在线性相关关系D存在非线性相关关系

单选题相关系数越接近±1,表明变量之间的线性相关程度()。A越低B一般C越高D不一定

单选题现象之间相互依存关系的程度越高,则相关系数值()A越接近于∞B越接近于-1C越接近于1D越接近于-1或1

单选题用于度量两个变量x与y之间的线性相关程度的指标是 ( )A简单相关系数B特殊相关系数C一般相关系数D回归系数