具有相关关系的变量之间的联系,如果我们对它们有了深刻的规律性认识,并且能够把影响因变量变动的因素全部纳入方程,这时的相关关系也可能转化为函数关系。
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如果两变量间的相关系数r的绝对值位于0.7~1.0之间,可以认为它们之间的相关是()
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回归分析的任务就是对指标变量之间是否存在必然的联系、联系的形式、变动的方向做出符合实际的判断,并测定它们联系的密切程度,检验其有效性。()
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变量间的关系指两个或两个以上的变量相联系的性质,它们主要有相关关系、()关系、()关系3种类型。
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如果变量x与y之间没有线性相关关系,则相关系数为。
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如果变量x与y之间没有线性相关关系,则()
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在计算相关系数之间,必须对两个变量的关系进行()。
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如果两个变量间的相关系数的绝对值位于0~0.3之间,可以认为它们之间的相关关系是()
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如果两个变量之间不存在相关,我们的推断是?()
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如果两个变量间的相关系数的绝对值位于0.3―0.7之间,可以认为它们之间的相关是()
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如果有10个不同的实体集,它们之间存在着12个不同的二元联系(二元联系是指两个实体集之间的联系),其中3个1:1联系,4个1:N联系,5个M:N联系,那么根据ER模型转换成关系模型的规则,这个ER结构转换成的关系模式个数为()
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如果两个变量之间存在负相关关系,下列回归方程中哪个肯定有误()
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如果有10个不同的实体集,它们之间存在着12个不同的二元联系(二元联系是指两个实体集之间的联系),其中3个1:1联系,4个1:N联系,5个M:N联系,那么根据ER模型转换成关系模型的规则,这个ER结构转换成的关系模式集中主键和外键的总数分别为()
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如果变量X与Y之间无线性相关关系,则()。
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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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因果预测分析法是指分析影响产品销售量(因变量)的相关因素(自变量)以及它们之间的函数关系,并利用这种函数关系进行产品销售预测的方法,因果预测分析法最常用的是()。
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如果预测对象与主要影响因素之间存性关系,将预测对象作为因变量y,将主要影响因素作为自变量x,即引起因变量y变化的变量,则它们之间的关系可以用一元线性回归模型表示为y=a+bx+e;其中:a是______。
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系统论告诉我们,构成系统的各个子系统,单元和要素之间以它们与环境之间是相互联系和相互作用的,这是系统的相关性。它表明()。
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系统的各个要素之间以及它们与环境之间具有相互联系、相互制约的关系,以此为理论基础的分析方法是()
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如果两个实体之间具有m:n联系,则将它们转换为关系模型的结果是3个表。
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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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如果两个实体之间具有M:N联系,则将它们转换为关系模型的结果是——个表
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如果两个变量之间的相关系数为-1,说明两个变量之间是()相关关系。
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回归分析可以帮助我们判断一个随机变量和另一个普通变量之间是否存在某种相关关系。()
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两个变量的简单相关系数等于它们的再除以各自的,简单相关系数单位和变化幅度的影响,是一个介于和之间的一个纯数,用以度量两个变量之间关系的。
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