Pearson积矩相关系数r经检验有统计学意义，P值很小，是否意味着两变量间一定有很强的线性关系？

Pearson积矩相关系数r经检验有统计学意义，P值很小，是否意味着两变量间一定有很强的线性关系？

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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
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Pearson线性相关系数假设检验的无效假设H0是()。 A、=0B、≠0C、r=0D、r≠0
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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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对于直线相关与回归分析,若r有统计学意义(P A、b有统计学意义B、b无统计学意义C、两变量之间有高度相关D、r大于0E、b大于0
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两变量呈直线关系，且为二元正态分布，研究其是否相关时，可首先考虑应用A.秩和检验B.线性回归分析C.等级相关分析D.Pearson积矩相关分析E.卡方检验
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原始数据用等级表示的两变量相关关系的分析，适宜用A.秩和检验B.线性回归分析C.等级相关分析D.Pearson积矩相关分析E.卡方检验
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两样本均数比较，经r检验差别有统计学意义时，P值越小，说明（ ）。
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在对总体两指标变量相关性做出结论之前，必须检验样本r值(积矩相关系数)的显著性。在大样本的情况下，可用Fisher的t检验法。（ ）
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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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对于直线相关与回归分析，若r有统计学意义(P＜0.05)，则A.6有统计学意义B.6无统计学意义C.两变量之间有高度相关D.r大于0E.6大于0
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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
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对于直线相关与回归分析，若r有统计学意义(P＜0.05)，则A.两变量之间有高度相关B.b有统计学意义C.b无统计学意义D.b大于0E.r大于0
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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
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分析两变量线性依存关系时，可考虑应用（）A、秩和检验B、线性回归分析C、等级相关分析D、Pearson积矩相关分析E、卡方检验
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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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对两个定量变量同时进行了直线相关和直线回归分析，r有统计学意义（P0.05），则（）A、b无统计学意义B、b有高度统计学意义C、b有统计学意义D、不能肯定b有无统计学意义E、a有统计学意义
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两变量呈直线关系，且为二元正态分布，研究其是否相关时，可首先考虑应用（）A、秩和检验B、线性回归分析C、等级相关分析D、Pearson积矩相关分析E、卡方检验
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原始数据用等级表示的两变量相关关系的分析，适宜用（）A、秩和检验B、线性回归分析C、等级相关分析D、Pearson积矩相关分析E、卡方检验
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对于直线相关与回归分析，若r有统计学意义（P0.05），则（）A、b有统计学意义B、b无统计学意义C、两变量之间有高度相关D、r大于0E、b大于0
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对于直线相关与回归分析，若r有统计学意义（P＜0.05），则（）。A、b有统计学意义B、b无统计学意义C、两变量之间有高度相关D、r大于0E、b大于0
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Pearson相关系数r只能度量X与Y的（）关系。
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对同一资料进行线性相关与回归分析，相关系数r有统计学意义（P0.05），则有（）A、b无统计学意义B、a有统计学意义C、b有统计学意义D、a无统计学意义
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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？
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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
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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
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单选题对两个定量变量同时进行了直线相关和直线回归分析，r有统计学意义（P0.05），则（）Ab无统计学意义Bb有高度统计学意义Cb有统计学意义D不能肯定b有无统计学意义Ea有统计学意义
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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
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