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？

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？

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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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。A.0lr|≤0.3B.0.3lr|≤0.5C.0.5|r|≤0.8D.0.8|r|1
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若r=0.40,经假设检验得P 若r=0.40，经假设检验得PA、可以认为两变量存在直线关系B、尚不能认为两变量存在直线关系C、两变量相关关系密切D、尚不能认为两变量存在相关关系E、不能得出总体相关系数p≠0的结论
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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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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。A．O|r|≤0.3B．0.3|r|≤0.5C．0.5|r|≤0.8D．0.8|r|≤1
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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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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。
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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。A:0＜｜r｜≤0.3B:0.3＜｜r｜≤0.5C:0.5＜｜r｜≤0.8D:0.8＜｜r｜≤
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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
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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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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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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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求得相关系数r≠0，可推论（）。A、两变量间有相关关系B、两变量间无相关关系C、对r值作假设检验后才能推论D、3r3越大越有意义E、3r3越小越有意义
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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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直线相关分析中，对相关系数作假设检验，其目的是（）A、检验两总体相关系数是否相等B、推断两变量间是否存在直线相关关系C、检验相关系数r是否等于0D、推断两变量间相关方向E、推断两变量间密切程度
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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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单选题直线相关分析中，对相关系数作假设检验，其目的是（）A检验两总体相关系数是否相等B推断两变量间是否存在直线相关关系C检验相关系数r是否等于0D推断两变量间相关方向E推断两变量间密切程度
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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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