Pearson相关系数r只能度量X与Y的（）关系。
Pearson相关系数r只能度量X与Y的（）关系。
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英国统计学家Kar1Pearson提出了一个测定两指标变量线性相关的计算公式，通常称为积距相关系数，其公式为（ ）。A．r=σ_XY/(σ_X σ_Y )B．r=(σ_X σ_Y)/σ_XYC．r=(σ_X σ_XY)/σ_YD．r=(σ_Y σ_XY)/σ_X
记变量x与y的相关系数为r，则( )。A．｜r｜越接近1，x与y间的线性相关越强B．若r=0，两变量无任何关系C．r无量纲D．r只度量两变量间的线性相关的强弱E．若r=1，两个变量完全线性相关
由n个数组(xi，yi。)计算得 Lxx=330，Lxy=-l68，Lyy=9.4 由此可以看出（ ）。A.x与y，的相关系数r0B.x与Y的相关系r0C.Y对x的回归系数b0D.y对x的回归系数b0E.相关系数r与回归系数异号
由n个数组（xi，yi)计算得Lxx= 330，_Lxy=﹣168，Lyy= 9.4由此可以看出（ ）。A. x与y的相关系数r>0B.工与y的相关系数rC. y对x的回归系数b>0 D. y对x的冋归系数bE.相关系数r与回归系数b异号
记变量x与y的相关系数为r，则（ ）。A. │r│越接近1，X与y间的线性相关越强B.若r = 0，两变量无任何关系 C. r无量纲D.取值在﹣1和1之间 E. r只度量两变量间的线性相关的强弱
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，表明两个变量之间不存在线性相关关系
由n个数组(xi,yi)计算得Lxx= 330, Lxy =-168,Lxy=9.4由此可以看出（）。 A. X与y，的相关系数r>0B. X与y的相关系数rC. y与x对r的回归系数b>0D. y对x的回归系数bE.相关系数r与回归系数异号
下列有关回归分析的说法，正确的是（）。A、若相关系数r绝对值接近于零，则x与y关系不密切B、若相关系数r绝对值接近于零，则x与y关系密切C、若相关系数r绝对值接近于1，则x与y关系不密切D、若相关系数r绝对值接近于1，则x与y线性关系密切
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
单选题在回归分析中，下列说法正确的是（）。A若相关系数r绝对值接近于零，则x与y关系不密切B若相关系数r绝对值接近于零，则x与y关系密切C若相关系数r绝对值接近于零，则x与y关系线形不密切D若相关系数r绝对值接近于零，则x与y关系线形密切
单选题两变量X和Y之间的Pearson相关系数r=0.8，可视为（ ）。AX和Y负相关BX和Y高度相关CX和Y中度相关DX和Y低度相关