变量和变量的Pearson相关系数r=1,这说明变量和变量间的相关关系是()。A:完全负线性相关B:低度线性相关C:完全正线性相关D:不存在线性相关

变量和变量的Pearson相关系数r=1,这说明变量和变量间的相关关系是()。

A:完全负线性相关
B:低度线性相关
C:完全正线性相关
D:不存在线性相关

参考解析

解析:Pearson相关系数的取值范围在+1和-1之间,即-1≤r≤1。若0<r≤1,表明变量X和Y之间存在正线性相关关系;若-1≤r<0,表明变量X和Y之间存在负线性相关关系;若r=1,表明变量X和Y之间为完全正线性相关;若r=-1,表明变量X和Y之间完全负线性相关。

相关考题:

相关系数是表示A、两个变量间直线关系和正相关方向B、两个变量间直线关系的密切程度C、两个变量间直线关系的密切程度和相关方向D、两个变量间直线关系的密切程度和正相关方向E、两个变量间直线关系的密切程度和负相关方向

关于相关分析,说法错误的是()。 A.相关分析测度变量的联系方向和大小B.相关分析反映变量间的依存关系C.相关分析需要区分自变量和因变量D.相关系数表明变量间联系大小

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

下列关于变量之间相关关系的说法中,正确的有( )。A.相关关系等同于因果关系B.Pearson相关系数适用于变量问非线性相关关系的判断C.根据相关的程度变量间相关关系可以分为完全相关、不完全相关和不相关D.根据相关的方向变量间相关关系可以分为正相关和负相关E.根据相关的形式变量间相关关系可以分为线性相关和非线性相关

在相关分析中,如果两个变量间Pearson相关系数r=0,这表示()。A.两个变量间不存在线性相关关系B.两个变量问没有任何相关关系C.两个变量问存在中度相关关系D.两个变量间存在非线性相关关系

变量X和变量Y的Pearson相关系数r=1,这说明变量X和变量Y间的相关关系是()。A.完全负线性相关B.低度线性相关C.完全正线性相关D.不存在线性相关

根据下面的变量X和变量Y的散点图,可以看出这两个变量的Pearson相关系数r的取值范围是( ) A.r≤-1B.0≤r<1C.r≥1D.-1≤r<0

根据下面的变量X和变量Y的散点图,可以看出这两个变量的Pearson相关系数r取值范围是()。A.r≤-1B.0≤r<1C.r≥1D.-1≤r<0

关于pearson相关系数的说法中错误的是( )。A.若0B.若-1≤rC.若r=0,表明变量间为不相关关系D.若r=-1,表明变量间为完全负线性相关

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

如果变量x和变量y之间的相关系数为-1,这说明两变量之间是()A、低度相关关系B、完全相关关系C、高度相关关系D、完全不相关

校准曲线的相关系数是反映自变量和因变量间的相互关系的。()

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

下列对相关回归说明中正确的是()A、两组变量相关是指独立变量增加时从属变量减少的情况B、相关系数的值越接近0,两组变量越具有线性关系C、相关系数值介于–1和1之间.D、回归分析中的R-sq值与几个变量间的相关系数值相同

Pearson积矩相关系数r经检验无统计学意义,是否意味着两变量间一定无关系?

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

下列关于变量之间相关关系的说法中,正确的有( )。A、相关关系等同于因果关系B、Pearson相关系数适用于变量间非线性相关关系的判断C、根据相关的程度变量间相关关系可以分为完全相关、不完全相关和不相三D、根据相关的方向变量间相关关系可以分为正相关和负相关E、根据相关的形式变量间相关关系可以分为线性相关和非线性相关

变量和变量的Pearson相关系数R=1,这说明变量和变量间的相关关系是()。A、完全负线性相关B、低度线性相关C、完全正线性相关D、不存在线性相关

相关分析中,如果两个变量间pearson相关系数r=0,就表示( )A、两个变量间不存在线性相关关系B、两个变量间没有任何相关关系C、两个变量间存在中度相关关系D、两个变量间存在非线性相关关系

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

填空题协方差和相关系数是变量间()的一种变量,并不能刻画变量间可能存在的关联程度的关系。

单选题相关分析中,如果两个变量间pearson相关系数r=0,就表示( )A两个变量间不存在线性相关关系B两个变量间没有任何相关关系C两个变量间存在中度相关关系D两个变量间存在非线性相关关系

单选题如果变量x和变量y之间的相关系数为-1,这说明两变量之间是()A低度相关关系B完全相关关系C高度相关关系D完全不相关

单选题变量和变量的Pearson相关系数R=1,这说明变量和变量间的相关关系是(  )。A完全负线性相关B低度线性相关C完全正线性相关D不存在线性相关

单选题变量X和变量Y,的Pears0n相关系数T=1,这说明变量X和变量Y间的相关关系是( )。A 完全负线性相关B 低度线性相关C 完全正线性相关D 不存在线性相关

单选题变量X和变量Y的Pearson相关系数r=1,这说明变量X和变量Y之间的相关关系是(  )。[2014年真题]A完全负线性相关B低度线性相关C完全正线性相关D不存在线性相关

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

单选题下列对相关回归说明中正确的是()A两组变量相关是指独立变量增加时从属变量减少的情况B相关系数的值越接近0,两组变量越具有线性关系C相关系数值介于–1和1之间.D回归分析中的R-sq值与几个变量间的相关系数值相同