单选题最常用的相关系数--Pearson相关系数度量的是两个变量之间的()。A因果关系B正相关关系C线性相关关系D非线性相关关系
单选题
最常用的相关系数--Pearson相关系数度量的是两个变量之间的()。
A
因果关系
B
正相关关系
C
线性相关关系
D
非线性相关关系
参考解析
解析：
本题考查相关系数的定义和计算。Pearson相关系数度量的是两个变量之间的线性相关关系。
相关考题：
以下关于统计变量的描述中正确的有( )。A．方差衡量的是变量的观测值如何围绕其平均值分布B．协方差用于表示两个变量之间的相互作用C．相关系数可以用来度量两个变量之间的相关程序D．相关系数等于0，说明两个证券之间没有相关性E．协方差越大，两个证券之间的相关性越大
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
关于相关系数描述正确的是A．相关系数的取值在一1．00到+1．00之间，常用小数形式表示B．仅从相关系数值的大小来看，相关系数值越大，表示相关程度越密切C．当两个变量的相关系数达到1时，说明一个变量决定另一变量的大小D．两个变量的相关系数值是两个变量共变的比例
下列关于相关系数的描述正确的是()。A:相关系数是度量两个变量之间的相关程度的指标B:若两个变量的相关系数等于1，表示两个变量完全正线性相关C:进行资产组合配置时，相关系数越大，分散风险的效果越好D:相关系数绝对值越大，表明两个变量的相关程度越弱E:分散风险效果最好的情况是投资组合的相关系数等于-
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
关于相关系数的描述正确的是A.相关系数的取值在-1. 00到+1.00之间，常用小数形式表示B.仅从相关系数值的大小来看，相关系数值越大，表示相关程度越密切C.当两个变量的相关系数达到1时，说明一个变量决定另一变量的大小D.两个变量的相关系数值是两个变量共变的比例
分析两个变量之间的相关关系，通常通过观察变量之间的散点图和求解相关系数的大小来度量变量之间线性关系的相关程度，若相关系数是根据总体全部数据计算出来的。一般称为（ ）。A. 总体相关系数B. 相对相关系数C. 样本相关系数D. 绝对相关系数
分析两个变量之间的相关关系，通常通过观察变量之间的散点图和求解相关系数的大小来度量变量之间线性关系的相关程度，若相关系数是根据总体全部数据计算出来的。一般称为（ ）。A、总体相关系数B、相对相关系数C、样本相关系数D、绝对相关系数
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
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
单选题下面有关相关系数的说法正确的是（）。APearson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CSpearman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
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
单选题两个行为变量的观测值皆为顺序变量，则研究这两个变量之间的相关系数时，宜用（）。A积差相关系数B等级相关系数C点双列相关系数D双列相关系数