线性相关系数反映了（）。

相似题目

• 相关系数是衡量两个变量线性相关关系的重要指标，我们经常使用的相关系数有（）。

  A . Pearson相关系数 B . Spearman相关系数 C . 复相关系数 D . 偏自相关系数

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• 线性相关系数的取值介于（）到（）之间。

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• 现象之间线性相关关系的程度越高，则相关系数（）。

  A . 越接近于0 B . 越接近于1 C . 越接近于–1 D . 越接近于+1和–1

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• 相关系数越接近±1，表明变量之间的线性相关程度（）。

  A . A、越低 B . B、一般 C . C、越高 D . D、不一定

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• 简单线性回归中，若回归系数为正数，则相关系数也为正数。

  A . 正确 B . 错误

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• 线性相关关系的强度是通过线性什么系数来度量的（）

  A . 偏差系数 B . 回归系数 C . 相关系数 D . 等级系数

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• 标准曲线的线性相关系数≥（）

  A . 0.990 B . 0.995 C . 0.999

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• 自相关系数反映了原信号和（）后的原信号之间的相关程度。

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• 线性相关系数的取值越接近1，说明正相关性越强

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• 线性相关系数的取值越接近0，说明不存在线性相关关系

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• 证券市场线反映了个别资产或投资组合（ ）与其所承担的系统风险β系数之间的线性关系。

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• 多元线性回归模型中的回归系数为偏回归系数，它反映了当模型中的其它变量不变时，某个解释变量对因变量均值的影响。（2.0分）

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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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• 在一元线性回归中，判定系数R²反映直线的拟合程度

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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。()

  A．正确 B．错误

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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()。

  A．<img src='https://img2.soutiyun.com/shangxueba/ask/3735001-3738000/3735445/ct_zyzqfxj_zyzqfxchoose_00328(20099)1.jpg' /> B．<img src='https://img2.soutiyun.com/shangxueba/ask/3735001-3738000/3735445/ct_zyzqfxj_zyzqfxchoose_00328(20099)2.jpg' /> C．<img src='https://img2.soutiyun.com/shangxueba/ask/3735001-3738000/3735445/ct_zyzqfxj_zyzqfxchoose_00328(20099)3.jpg' /> D．<img src='https://img2.soutiyun.com/shangxueba/ask/3735001-3738000/3735445/ct_zyzqfxj_zyzqfxchoose_00328(20099)4.jpg' />

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• 回归系数和相关系数的符号是一致的，其符号均可用来判断现象（）A．线性相关还是非线性相关B．正相关还是负相关C．完全相关还是不完全相关D．单相关还是复相关

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• 线性回归预测法中，相关系数接近于0表示相关程度很高。（)

  是 否

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• 相关系数适用于线性相关。（)

  是 否

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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()。

  A．r=<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/uploadfile/5751001-5754000/1597d057ebc8c36968d7ae3e93365cdb.jpg' /> B．r=<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/uploadfile/5751001-5754000/69bf5d0fbd9bea8eff2f23d213cb6f1c.jpg' /> C．r=<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/uploadfile/5751001-5754000/2312000b13b15b3003cca861524d6bcd.jpg' /> D．r=<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/uploadfile/5751001-5754000/842b7918b219324925a35608f1cd1991.jpg' />

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• 六西格玛团队分析了过往车间产量(Y)与温度(X1)及反应时间(X2)的记录。建立了Y对于X1及X2的线性回归方程，并进行了ANOVA、回归系数显着性检验、相关系数计算等，证明选择的模型是有意义的，各项回归系数也都是显着的。下面应该进行：

  A．结束回归分析，将选定的回归方程用于预报等 B．进行残差分析，以确认数据与模型拟合得是否很好，看能否进一步改进模型 C．进行响应曲面设计，选择使产量达到最大的温度及反应时间 D．进行因子试验设计，看是否还有其他变量也对产量有影响，扩大因子选择的范围

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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。

  A．甲乙 B．丙丁 C．甲乙丙 D．甲乙丙丁

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• 12、菲茨定律反映了动作时间和动作难度系数之间的线性函数关系。

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• 相关系数只能描述两个变量之间的线性关系。（)

  是 否

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