Pearson积秩相关系数r经检验有统计学意义，P值很小，是否意味着两变量一定有很充分的线性关系？
Pearson积秩相关系数r经检验有统计学意义，P值很小，是否意味着两变量一定有很充分的线性关系？
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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
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
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
下列有关概率P的描述正确的是（）A、P值范围在-1～1之间B、P≤0.1在统计学中被称为小概率事件C、P值越趋近于1，表示某事件发生的可能性越小D、在假设检验中，当P≤α时，可得出差异有统计学意义的结论
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
单选题根据样本算得相关系数r，经t检验表明相关系数r具有高度的统计学意义（P0.01），则可以认为（）。A样本来自高度相关的相关总体B两变量相关关系极为密切，即r0.7C与P0.05比较而言，有更大的把握接受无效假设H0，得出总体相关系数ρ＝0的结论D与P0.05比较而言，有更大的把握得出两变量存在直线相关关系（即ρ≠0）的结论
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
单选题对于直线相关与回归分析，若r有统计学意义（P0.05），则（）Ab有统计学意义Bb无统计学意义C两变量之间有高度相关Dr大于0Eb大于0