相关变量
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在某一种现象与多种现象相关的场合,当假定其他变量不变时,其中两个变量的相关关系称为复相关
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在多元回归分析中,自变量与因变量的线性相关程度很高时,相关系数()。
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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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变量X对变量Y的相关关系,同变量Y对X的相关关系是()。
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秩相关系数和坎德尔相关系数在数学上具有良好的性质,但既不能刻画两个变量之间的相关程度,而且也无法通过各变量的边缘分布刻画两个变量的联合分布。()
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在相关分析中,当两个变量都是正态连续变量,而且两者之间线性关系,表示这两个变量之间的相关称为()。
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相关系数为+1时,说明两变量安全相关,相关系数为-1时,说明两个变量不相关
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相关关系按研究指标变量的多少可分为一元相关(单相关)和多元相关(复相关);按指标变量之间依存关系的形式可分为线性相关(直线相关)和非线性相关(曲线相关);按指标变量变化的方向可分为正相关和负相关。()
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相关分析的对象主要是变量之间的相关关系,而相关关系泛指两个变量之间的相互依存关系。
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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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在某一现象与多种现象相关的场合,当假定其他变量不变时,其中两个变量的相关关系称为复相关。
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()又称相关图,指两个可能相关的变量数据用点画在坐标图上,通过观察分析来判断两个变量之间的相关关系。
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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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相关分析必须事先研究确定具有相关关系的变量中哪个为自变量,哪个为因变量
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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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在M个变量中,其余M – 2个变量保持固定不变,指定的两个变量间的线性相关,叫做偏相关。
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如果在相关分析中,两个变量的相关系数为0.9,说明两个变量( )。
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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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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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2、多元相关关系即() A复杂相关关系 B三个或三个以上变量的相关关系 C三个变量的相关 D两个变量之间的相关关系
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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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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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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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下列关于相关关系正确的说法是只要计算出较高的相关系数,则两个变量一定高度相关 B.两个变量之间可能下列关于相关关系正确的说法是只要计算出较高的相关系数,则两个变量一定高度相关 B.两个变量之间可能存在虚假相关 C.相关系数的取值在0到1之间 D.相关系数的取值在-1到1之间 E.相关系数为0,说明两个变量之间不存在相关关系
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