对于具有线性相关关系的随机变量，可以计算（ ）来描述变量之间相互依存程度。A．相关系数 B．指数C．基尼系数 D．恩格尔系数
对于具有线性相关关系的随机变量，可以计算（ ）来描述变量之间相互依存程度。
A．相关系数 B．指数
C．基尼系数 D．恩格尔系数
相关考题：
相关系数是反映两个随机变量之间线性相关程度的统计指标，如果两个随机变量X和Y之间协方差为0.0031，方差分别为0.04和0.09,据此可以判断X和Y之间是（ ）。 A、极弱相关B、相互独立C、中度相关D、高度相关
关于相关系数的说法不正确的是：A．相关系数是描述两变量之间相关方向与相关密切程度的重要指标。B．对数据进行标准差标准化后的所计算的协方差就是线性相关系数C．无论数据的分布呈何种形态，都可以使用线性相关系数来衡量其相关性。D．如果以两个变量的秩次作为原始数据计算的pearson相关系数即为spearman相关系数。
关于变量X和Y的相关系数描述中，以下错误的是（）。A．由于X和Y是相互对称的随机变量，所以rXY = rYXB．相关系数可以反映变量间的线性与非线性相关程度C．相关系数不能确定变量的因果关系D．相关系数不能说明相关关系具体接近于哪条直线
1、关于相关系数的说法不正确的是：A．相关系数是描述两变量之间相关方向与相关密切程度的重要指标。B．对数据进行标准差标准化后的所计算的协方差就是线性相关系数C．无论数据的分布呈何种形态，都可以使用线性相关系数来衡量其相关性。D．如果以两个变量的秩次作为原始数据计算的pearson相关系数即为spearman相关系数。