皮尔逊(Pearson) 相关系数(或称简单相关系数)常用于描述等级变量之间的相关情况。( )
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皮尔逊(pearson)偏态系数测定数据分布,当SK小于0时,数据分布是()。
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在相关分析中,如果两个变量间Pearson相关系数r=0,这表示()。
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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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皮尔森相关系数
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下列关于Pearson相关系数的说法正确的有()。
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若两变量X和Y的pearson相关系数r为零,则说明()。
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最常用的相关系数--Pearson相关系数度量的是两个变量之间的()。
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效标与测验分数之间的相关,用皮尔逊积差相关系数的前提条件是各变量的关系是()的分布。
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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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相关分析中,如果两个变量间pearson相关系数r=0,就表示()
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皮尔森相关系数对定比变量没有意义
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皮尔森相关系数要求变量间的关系线性分布
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Pearson相关系数r的统计学意义是
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英国统计学家Karl Pearson提出了一个测定两指标变量线性相关的计算公式,通常称为积矩相关系数,它用公式表示为()。
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已知变量X和变量Y间的皮尔逊积差相关系数为r,现在将变量X中的每个值都加上一个常数C,并重新计算X和Y间的相关得到相关系数为r,那么r和r之间的关系为
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(2013年)在相关分析中,如果两个变量间Pearson相关系数r=0,这表示()。
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英国统计学家Karl,Pearson提出了一个测定两指标变量线性相关的计算公式,通常称为积距相关系数,其公式为()。
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A.皮尔逊相关系数的值域是[-1,1]
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在计算Pearson相关系数前,一般建议先用散点图对数据进行捕述,因为( )。
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Pearson相关系数r=0.95,可以认为两变量相关非常密切。()
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Pearson线性相关系数假设检验的无效假设H0是()。
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在同样样本量的情况下,Pearson相关系数 |r| 越接近1 (P<0.05),>
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从pearson相关系数的经验值来看,若0.3≤|r|小于0.5,可以视为()
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4、如果变量x、y的Pearson相关系数为0,表示
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