分析两变量线性依存关系时,可考虑应用()
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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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一元线性回归模型是用于分析一个自变量X与一个因变量Y之间线性关系的数学方程。()
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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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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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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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当一元线性回归分析中的相关系数γ=-0、952时,表明两个变量呈()关系。
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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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只有一个自变量与一个因变量之间线性相关关系的分析叫做()
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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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如果两个变量之间大致存在线性关系,则可考虑用一条直线来表示两者之间的关系()
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相关分析中,对相关系数进行检验时,原假设H0:两变量之间存在线性相关。()
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分析两变量依存关系时,可考虑应用()
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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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当指标变量之间的依存关系密切到函数关系时,称为完全相关。()
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当一元线性回归分析中的γ=-0.952且大于临界值时,表明两个变量呈()关系。
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两变量线性相关分析的适用条件是
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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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1、如果散点图不存在直线趋势,也不能说明两变量一定不相关,只能说是直线相关关系不显著,也可能存在某种非线性相关,要根据图形和后续的假设检验具体分析。
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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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当一元线性回归分析中的相关系数γ=-0.952时,表明两个变量呈()关系。
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对两变量x和Y作线性相关分析,要求的条件是()
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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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8、假设两变量呈线性关系,一变量为正态等距变量,另一变量为真正的二分变量,那么表示两变量相关时应选用
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