已知X与Y的相关系数rXY=0．38，A与B的相关系数rAB=0．58，r XY与rAB均在0．01水平上具有统计学意义。下列表述正确的是A.rXY与rAB的差异在0．01水平上具有统计学意义B.rXY与rAB的差异不具有统计学意义C.rXY与rAB的差异是否具有统计学意义无法推断D.rAB要比rXY更显著

已知X与Y的相关系数rXY=0．38，A与B的相关系数rAB=0．58，r XY与rAB均在0．01水平上具有统计学意义。下列表述正确的是

A.rXY与rAB的差异在0．01水平上具有统计学意义
B.rXY与rAB的差异不具有统计学意义
C.rXY与rAB的差异是否具有统计学意义无法推断
D.rAB要比rXY更显著

参考解析

解析：对两个相关系数的差异进行显著性检验时，需要知道样本容量。题干中未告知样本容量，因此无法判断这两个相关系数的差异是否具有统计学意义。

相关考题：

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
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若收集了20组数据(xi，yi)，i=1，2，…，20，并求得Lxx=330，Lxy=168，Lyy=88.9，若取显著性水平为0.05，r0.975(n-2)=0.444，则有( )。A．相关系数r为0.98B．在显著性水平0.05上，y与x具有线性相关关系C．相关系数r为0.006D．在显著性水平0.05上，y与x不具有线性相关关系E．在显著性水平0.05上，y与x不具有函数关系
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直线相关系数的假设检验,r>r,可认为 A、回归系数β＝0B、相关系数ρ＝0C、决定系数等于零D、X、Y间线性关系存在E、X、Y差别有统计学意义
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直线相关系数的假设检验，r＞r0.001,34，可认为A．回归系数β=0B．相关系数ρ=0C．决定系数等于零D．X、Y间线性关系存在E．X、Y差别有统计学意义
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若所有观察值都落在回归直线上,则x与y之间的相关系数是( )。A.r = 0B.r = 1C.－1 若所有观察值都落在回归直线上，则x与y之间的相关系数是（ ）。A.r = 0B.r = 1C.-1D.0
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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
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设A，B为随机事件，且　　求：(Ⅰ)二维随机变量(X，Y)的概率分布；　　(Ⅱ)X与Y的相关系数ρXY.
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设随机变量X与Y的概率分布分别为，　　且P{X^2=Y^2}=1.　　(Ⅰ)求二维随机变量(X，Y)的概率分布；　　(Ⅱ)求Z=XY的概率分布；　　(Ⅲ)求X与Y的相关系数ρXY.
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相关系数与回归系数可以是负值，是由于下列哪式可出现负值A.∑（X-X）B.∑（Y-Y）C.∑XY-（∑X）（∑Y）/nD.∑Y-（∑Y）/nE.∑（X-X）/n
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直线相关系数的假设检验，r>r，可认为A.回归系数β=0B.相关系数ρ=0C.决定系数等于零D.X、Y间线性关系存在E.X、Y差别有统计学意义
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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
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根据样本算得两个变量X与Y之间的相关系数r，经t检验，P0.01，可认为（）。A、X与Y间相关密切B、总体相关系数ρ=1C、总体相关系数ρ＝0D、总体相关系数ρ≠0E、总体相关系数ρ0
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计算相关系数时，下列关于样本相关系数r的说法，正确的是（）。A、取值范围在-l和+1之间B、r=+1表示变量之间存在完全正相关C、相对系数f具有对称性D、r的数值大小与x和y原点及尺度有关
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在相关分析中，得到相关系数为0.83，不可能的解释是（）。A、X与Y有因果关系B、X与Y有伴随关系C、X与Y有函数关系D、X与Y的总体相关系数为零E、X与Y的总体相关系数不等于零
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y倚x的直线相关其相关系数r＜0.4，可以肯定y与x关系不密切。
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已知随机变量U=4－9X，V=8＋3Y，且X与Y的相关系数PXY＝1，则U与V的相关系数PUV＝（）。
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Pearson相关系数r只能度量X与Y的（）关系。
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当相关系数r等于（）时，X与Y之间为完全正相关，当r等于（）时，X与Y之间为完全负相关。
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假定变量x与y的相关系数是0．8，变量m与n的相关系数为—0．9，则x与y的相关密切程度高
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当相关系数r小于（）时，X与Y之间为负相关，当r大于（）时，X与Y之间为完全正相关
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已知信号x（t）与信号y（t）完全不相关，则该二信号的互相关系数满足ρxy（τ）=1。
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直线相关系数的假设检验，r＞r0.01，34，可认为（）。A、回归系数β=0B、相关系数ρ=0C、决定系数等于零D、X、Y间存在线性关系E、X、Y差别有统计学意义
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假定变量X与Y的相关系数r1是0.8，P1＜0.05；变量M与N的相关系数r2为－0.9，P2＜0.05，则X与Y的相关密切程度较高。
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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
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相关系数r与回归系数b的关系可以表达为（）。A、r=b·σx/σyB、r=b·σy/σxC、r=b·σx/SyxD、r=b·Syx/σy
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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
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单选题根据样本算得两个变量X与Y之间的相关系数r，经t检验，P0.01，可认为（）。AX与Y间相关密切B总体相关系数ρ=1C总体相关系数ρ＝0D总体相关系数ρ≠0E总体相关系数ρ0
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