测定变量间相关方向和相关程度最准确的方法是()。
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变量间的相关关系按其程度划分有()。
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相关系数是测定变量之间相关密切程度的唯一方法。
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相关系数是测定变量之间相关关系的唯一方法。
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“利用统计方法检验变量间有无相关关系、确定相关强度并从样本统计推测总体参数,从而进行假设检验”指的是下面哪一种方法:()。
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相关系数r的数值范围介于±1之间。"+"号表示变化方向一致,即正相关;“—”号表示变化方向相反,即负相关。相关系数的绝对值大小表示两种变量之间的密切程度,或相关的程度,其取值不同,表示相关程度不同。
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相关系数的大小与变量间相关程度的高低成正比。
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计算变量x和y的相关系数,并说明其相关关系的方向和程度
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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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相关系数r的()±1之间。“+”号表示变化方向一致,即正相关;“-”号表示变化方向相反,即负相关。相关系数的绝对值大小表示两种变量之间的密切程度,或相关的程度,其取值不同,表示相关程度不同。
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随着计量经济学的发明和日益完善,学术研究日益严谨,数据、方法才说明一切,特别是数据最显重要。但是,这种学术发展趋势暗藏着危险。现代计量经济学之发达,其专业程度之深,已让人目瞪口呆,这一学科的任务之一就是通过大样本研究,寻找经济变量之间的相关性,进而从中得出某些政策结论。这种大样本研究具有抽象性,在此过程中很可能舍弃了一些重要信息。如果沉醉于计量方法形式上的巨大魅力,看不到其中暗含的缺陷,就容易被数据所带来的虚假安全感所欺骗。 对这段文字的主旨,概括最准确的是:
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下列选项中变量之间的相关程度最弱的是()。
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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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测定变量之间相关关系密切程度的主要方法是()。
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测定变量之间相关程度的代表性指标是()。
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相关系数只能描述()变量之间的变化方向及密切程度,并不能揭示它们之间的内在本质联系。
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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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“利用统计方法检验变量间有无相关关系、确定相关强度并从样本统计推测总体参数,从而进行假设检验”指的是下面哪一种方法:()
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相关系数是测定变量之间相关关系的唯一方法
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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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下面情况中,变量间相关程度最高的是()
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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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判断现象之间相关关系表现形式的方法是 ;测定现象之间相关关系密切程度的方法是
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相关法可以准确地计算出两个变量间的关联程度,因此,只要已知一个变量的值就可以预期另一个变量的(近似)值。()
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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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