线性回归中的相关系数是用来作为判断两个变量之间相关关系的一个量度。( )
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当所有观测值都落在回归直线上,则两个变量之间的相关系数为()。
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如果两变量之间存在正相关,且所有相关点都落在回归线上,则这两个变量之间的相关系数()。
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如果在y关于x的线性回归方程y=a+bx中,灰0,那么对于x与y两个变量间的相关系数,必有()。
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当一元线性回归分析中的相关系数γ=-0、952时,表明两个变量呈()关系。
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如果两个变量之间的线性相关程度很高,则其相关系数应接近于()
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当所有观测值都落在回归直线上,则这两个变量之间的相关系数为()
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如果在y关于x的线性回归方程y=a+bx中,b>0,那么对于x与y两个变量间的相关系数r,必有()。
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对于线性回归,在因变量的总离差平方和中,如果回归平方和所占比例越大,那么两个变量之间相关程度越()
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在研究自变量X与因变量Y之间的线性相关关系时,相关系数r>0时,表示两个变量().
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一元线性回归方程中b大于0,表示两个变量之间存在正相关关系。
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相关系数r可以用来表述变量之间的非线性关系
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两个变量的线性相关系数为0,表明两个变量之间( )。
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相关系数具有线性不变性,即同时对两个变量作相同的线性变换,变换之后的两个新变量之间的相关系数与原变量的相关系数仍然相等。()
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如果在y关于x的线性回归方程y=a+bx中,b<0,那么对于x与y两个变量间的相关系数r必有()。
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如果两个变量之间存在正相关,且所有相关点都落在回归线上,则这两个变量的相关系数
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当一元线性回归分析中的相关系数γ=-0.952时,表明两个变量呈()关系。
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判定系数与相关系数是两个既有联系又有区别的指标:(甲)判定系数是反映自变量对因变量的影响程度,用于评价回归方程的拟合优度;(乙)相关系数则用于反映变量之间线性关系的密切程度;(丙)相关系数(r)是判定系数的开方,其数值要大于判定系数;(丁)这两系数既能反映正相关,又能反映负相关。
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在回归分析中,相关系数r=1表示()。A.两个变量间负相关B.两个变量间完全线性相关C.两个变量间线性
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若两个变量存在负线性相关关系,则建立的一元线性回归方程的判定系数的取值范围是
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64、如果两个变量之间的线性相关程度很高,则其相关系数应接近于
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在研究自变量X与因变量Y之间的线性相关关系时,相关系数r>0时,表示两个变量()
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相关系数只能描述两个变量之间的线性关系。()
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1、使用数据集Sample10_02.sav完成t检验,简要说明统计显著性情况 使用数据集Sample10_03.sav完成变量Burglary、Larcenytheft、Vehicletheft的矩阵散点图和相关系数表,分别从主观判断和系数说明角度简要说明三变量两两之间的线性相关性强度 使用数据集Sample10_03.sav,以Violentcrime为因变量,以Propertycrime为自变量完成线性回归方程的求取,并对汇总表和方差分析表进行简要解读
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21、如果两个变量之间存在正相关,且所有相关点都落在回归线上,则这两个变量的相关系数
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