积矩相关系数r用于测定两指标变量线性相关的程度，当r的取值处于（ ）时，可 认为是显著相关。
积矩相关系数r用于测定两指标变量线性相关的程度，当r的取值处于（ ）时，可 认为是显著相关。
参考解析
解析：
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
下列关于相关系数的说法正确的有( )。A．n个点基本在一条直线附近，但又不完全在一条直线上，则可用一个统计量来表示它们的线性关系的密切程度，相关系数就是这个统计量B．可以根据r的绝对值的大小去判断两个变量间线性相关的程度，｜r｜愈大，线性相关性就愈强C．线性相关系数r=0时的两个变量一定相互独立D．如果两个变量不相关，则求出的相关系数r一定为零E．线性相关性用r来表示，r是理论推导出来的
下列关于相关系数r的数值范围的说法有误的是（ ）。 A．0．8|r|1为高度相关 B．当|r|=1时，表示两指标变量完全线性相关 C．当|r|=0时，表示两指标变量不存性相关 D．O1，f≤0．3为低度相关
以下判断数据间关系的相关系数r的若干说法中,不正确的是()。 A、相关系数r反映变量间线性相关强度，是相关性的度量指标B、相关系数r取值范围[-1,1]C、关系数r的正负号能反映相关方向，大于零代表正相关，小于零代表负相关。D、相关系数r大小可以反映相关程度，r越大则相关性越弱。
在分析相关系数r时可()。 A、根据|r|大小，可将两变量关系分为低、中和高度相关B、根据两组|r|大小，可直接比较相关密切程度C、算出r值后，还学要做显著性检验才能确定两变量的有无线性相关D、若r>0.7,则两变量存在较高程度的相关性
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
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
下列关于相关系数r的说法，正确的是（ ）。A:当1，1=1时，表示两个指标变量不存在线性相关B:当|r|=0时，表示两个指标变量完全线性相关C:当|r|《1时，若O．8《|r|《1为高度相关D:当|r|《1时，若0．3《|r|≤0．5为显著相关
下列关于相关系数的说法中，正确的有（ ）。Ⅰ相关系数的取值范围是[-1，+1]Ⅱ当ρ>0时，两变量为正线性相关Ⅲ当ρⅣ当ρ=0时，表示两变量为完全线性相关A.Ⅰ、Ⅱ、ⅢB.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、ⅣC.Ⅲ、ⅣD.Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ
关于相关系数，下列说法错误的是（ ）。A.当r = l时，称两个变量间完全线性相关B.当r>0时，当x值增加时，y有增大的趋势C.当r=0时，称两个变量线性不相关，即散布图上的点是毫无规律的D.当r
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
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
单选题当相关系数r＞0时表明（）A两个变量之间存在正线性相关关系B两个变量之间存在负线性相关关系C两个变量为完全相关D两个变量不完全相关