反映两变量间相关关系可绘制()
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当两变量间是低度线性相关关系时,相关系数r小于()
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相关系数绝对值越大,说明两变量间的关系()。
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在直线相关分析中,r=1表示两变量间的相关关系为()。
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在直线相关分析中,r=1表示两变量间的相关关系为()。
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为了判断两个变量间是否有相关关系,抽取了30对观测数据。计算出了他们的样本相关系数为0.65,对于两变量间是否相关的判断应该是这样的().
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Pearson积矩相关系数r经检验有统计学意义,P值很小,是否意味着两变量间一定有很强的线性关系?
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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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两变量X与Y间线性相关关系达到最高时,相关系数可能等于()。
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适用于双变量资料,用点的密集度和趋势表达两变量间的相关关系。应绘制()
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线性回归分析得出相关系数等于零,意味着两变量间不存在任何相关关系。()
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相关关系反映变量间的依从关系。
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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()
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两变量呈直线关系,且为双变量正态分布时,研究其是否相关时,可首先考虑应用()
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反映两变量间相关关系可绘制()
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调查某地经济收入与某病发病率间的关系,发现收入低的人群,某病的发病率高;收入高的人群,某病的发病率低,两者呈负相关关系,经搜集10个乡的资料并计算出积差相关系数r为负值,作假设检验后P<0.05,结论认为两变量间确有负相关关系,这个结论存在的问题是()。
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当两变量间有高度线性相关关系时,相关系数r小于1且大于()
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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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两变量间相关分析是分析两个变量间的数量变化依存关系
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变量A和B间无论作相关分析还是简单线性回归分析均应先绘制散点图。
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两变量间不一定存在回归关系,必定存在相关关系。()
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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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研究两个变量间的相关关系称之为二元回归分析,研究多个变量间的相关关系称为多元回归分析()
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如果两变量间的相关系数为-1,说明两变量间存在()
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