测定变量间相关方向和相关程度最准确的方法是（）。
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变量间的相关关系按其程度划分有（）。
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相关系数是测定变量之间相关密切程度的唯一方法。
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相关系数是测定变量之间相关关系的唯一方法。
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“利用统计方法检验变量间有无相关关系、确定相关强度并从样本统计推测总体参数，从而进行假设检验”指的是下面哪一种方法：（）。
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相关系数r的数值范围介于±1之间。"+"号表示变化方向一致，即正相关；“—”号表示变化方向相反，即负相关。相关系数的绝对值大小表示两种变量之间的密切程度，或相关的程度，其取值不同，表示相关程度不同。
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相关系数的大小与变量间相关程度的高低成正比。
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计算变量x和y的相关系数，并说明其相关关系的方向和程度
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校准曲线的相关系数是反映自变量和因变量间的相互关系的。（）
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相关系数r的（）±1之间。“+”号表示变化方向一致，即正相关；“-”号表示变化方向相反，即负相关。相关系数的绝对值大小表示两种变量之间的密切程度，或相关的程度，其取值不同，表示相关程度不同。
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随着计量经济学的发明和日益完善，学术研究日益严谨，数据、方法才说明一切，特别是数据最显重要。但是，这种学术发展趋势暗藏着危险。现代计量经济学之发达，其专业程度之深，已让人目瞪口呆，这一学科的任务之一就是通过大样本研究，寻找经济变量之间的相关性，进而从中得出某些政策结论。这种大样本研究具有抽象性，在此过程中很可能舍弃了一些重要信息。如果沉醉于计量方法形式上的巨大魅力，看不到其中暗含的缺陷，就容易被数据所带来的虚假安全感所欺骗。 对这段文字的主旨，概括最准确的是：
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下列选项中变量之间的相关程度最弱的是（）。
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变量和变量的Pearson相关系数R=1，这说明变量和变量间的相关关系是（）。
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测定变量之间相关关系密切程度的主要方法是（）。
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测定变量之间相关程度的代表性指标是（）。
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相关系数只能描述（）变量之间的变化方向及密切程度，并不能揭示它们之间的内在本质联系。
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由于 典型相关系数最大，能解释观测变量的最大变异程度，有时也将其称为两组变量间的典型相关系数。典型相关系数的个数与两组观测变量中变量数 相同。
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“利用统计方法检验变量间有无相关关系、确定相关强度并从样本统计推测总体参数，从而进行假设检验”指的是下面哪一种方法：（）
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相关系数是测定变量之间相关关系的唯一方法
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相关系数r只反映变量间的线性相关程度，不能说明非线性相关关系。（ ）
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下面情况中，变量间相关程度最高的是（)
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回归分析方法：(甲)编制相关图表(散点图、依存关系分析表)；(乙)计算相关系数，反映变量之间相关的密切程度和相关方向；(丙)建立回归方程，进行估计预测。
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判断现象之间相关关系表现形式的方法是 ;测定现象之间相关关系密切程度的方法是
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相关法可以准确地计算出两个变量间的关联程度，因此，只要已知一个变量的值就可以预期另一个变量的（近似)值。（)
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积矩相关系数，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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