探究多个类型变量之间的相关关系采用卡方检验

探究多个类型变量之间的相关关系采用卡方检验


参考答案和解析
A

相关考题:

下列关于非线性相关的计量系数的说法,不正确的是( )。 A.秩相关系数采用两个变量的秩而不是变量本身来计量相关性 B.坎德尔系数通过两个变量之间变化的一致性反映两个变量之间的相关性 C.秩相关系数和坎德尔系数能够刻画两个变量之间的相关程度 D.秩相关系数和坎德尔系数能够通过多个变量的边缘分布刻画出多个变量的联合分布

在相关分析中,由于样本的随机性、样本容量少等原因,常常要对其进行相关系数的检验,其检验的假设为( )。A.H0:两变量之间不存在显著相关关系H1:两变量之间存在显著相关关系B.H0:两变量之间不存在显著相关关系H1:两变量之间存在正的显著相关关系C.H0:两变量之间不存在显著相关关系H1:两变量之间存在负的显著相关关系D.H0:两变量之间不存在显著的线性相关关系H1:两变量之间存在显著的线性相关关系

对样本量n=10的资料估计相关系数并进行假设检验,得tr A、两个变量之间不存在相关关系B、两个变量之间有线性相关关系的可能性小于5%C、尚不能认为两个变量之间存在相关关系D、两个变量之间的相关关系有统计学意义

分析环境噪音强度与居民失眠患病率之间的关系可采用()。 A、Pearson相关分析B、Spearman等级相关分析C、直线回归分析D、卡方检验

研究者想测量两个二元变量间的相关性强度。他该使用以下哪个统计量?() A、Hansel 和 Gretel 相关系数B、Mantel-Haenszel 卡方检验C、Pearson卡方检验D、Spearman 相关系数

若分析肺活量和体重之间的数量关系拟用体重值预测肺活量则采用()。 A、直线相关分析B、秩相关分析C、直线回归分析D、卡方检验E、方差分析

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

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

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

在相关分析中,由于样本的随机性、样本容量少等原因,常常要对其进行相关系数的检验,其检验的假设为()。A.H0:两变量之间不存在显著相关关系H1:两变量之间存在显著相关关系B.H0:两变量之间不存在显著相关关系H1:两变量之问存在正的显著相关关系C.H0:两变量之问不存在显著相关关系E:两变量之间存在负的显著相关关系D.H0:两变量之间不存在显著的线性相关关系H1:两变量之间存在显著的线性

在相关分析中,由于样本的随机性、样本容量少等原因,常常要对其进行相关系数的检验,其检验的假设为()。A.H0:两变量之间不存在显著相关关系H1:两变量之间存在显著相关关B.H0:两变量之间不存在显著相关关系H1:两变量之间存在正的显著相关关系C.H0:两变量之间不存在显著相关关系H1:两变量之间存在负的显著相关关系D.H0:两变量之间不存在显著的线性相关关系H1日,:两变量之间存在显著的线性相关关系

为了检验多元线性回归模型中被解释变量与所有解释变量之间线性关系在总体上是否显著,应该采用( )。A.t检验B.OLSC.逐个计算相关系数D.F检验

为了检验多元线性回归模型中被解释变量与所有解释变量之间线性关系在总体上是否显著,应该采用( )。A. t检验B. O1SC. 逐个计算相关系数D. F检验

为了检验多元线性回归模型中被解释变量与所有解释变量之间线性关系在总体上是否显著,应该采用( )。A. t检验B. OLSC. 逐个计算相关系数D. F检验

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

在相关分析中,由于样本的随机性、样本容量少等原因,常常要对其进行相关系数的检验,其检验的假设为()。A、H0:两变量之间不存在显著相关关系B、H0:两变量之间不存在显著相关关系C、H0:两变量之问不存在显著相关关系D、H0:两变量之间不存在显著的线性相关关系

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

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

在多元线性回归方程中,()。A、自变量有多个,因变量有一个B、自变量有一个,因变量有多个C、自变量之间不能有较强的线性关系D、t检验与F检验不等价

对多个变量间的相关性分析,可以采用的分析方法有:()。A、卡方分析B、多元线性同归分析C、判别分析D、聚类分析E、因子分析

简要举例说明在分析双变量的关系时,t检验和卡方检验的主要区别。

相关系数是测定变量之间相关关系的唯一方法。

单选题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DPearson积矩相关分析E卡方检验

多选题两个变量之间的相关系数r=0.91,则说明()A这两个变量之间是正相关B这两个变量之间存在着线性相关关系C对这两个变量之间的相关系数进行检验时使用t检验D对这两个变量之间的相关系数进行检验时使用F检验E这两个变量中一个变量增加一个单位时,另外一个变量随之增加0.91个单位

单选题为了检验多元线性回归模型中被解释变量与所有解释变量之间线性关系在总体上是否显著,应该采用(  )。At检验BOLSC逐个计算相关系数DF检验

单选题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DPearson积矩相关分析E卡方检验

单选题两变量呈直线关系,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DPearson积矩相关分析E卡方检验

单选题在相关分析中,由于样本的随机性、样本容量少等原因,常常要对其进行相关系数的检验,其检验的假设为( )。A H0: 两变量之间不存在显著相关关系H1: 两变量之间存在显著相关关系B H0: 两变量之间不存在显著相关关系H1: 两变量之间存在正的显著相关关系C H0: 两变量之间不存在显著相关关系H1: 两变量之间存在负的显著相关关系D H0: 两变量之间不存在显著的线性相关关系H1: 两变量之间存在显著的线性相关关系