当相关系数r=0时,表明?A.现象之间完全无关B.相关程度较小C.现象之间完全相关D.无直线相关关系

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/04 11:41:09
当相关系数r=0时,表明?A.现象之间完全无关B.相关程度较小C.现象之间完全相关D.无直线相关关系

当相关系数r=0时,表明?A.现象之间完全无关B.相关程度较小C.现象之间完全相关D.无直线相关关系
当相关系数r=0时,表明?
A.现象之间完全无关
B.相关程度较小
C.现象之间完全相关
D.无直线相关关系

当相关系数r=0时,表明?A.现象之间完全无关B.相关程度较小C.现象之间完全相关D.无直线相关关系
当r=0时,说明X和Y两个变量之间无直线关系.
相关系数
相关系数是变量之间相关程度的指标.样本相关系数用r表示,总体相关系数用ρ表示,相关系数的取值一般介于-1~1之间.相关系数不是等距度量值,而只是一个顺序数据.计算相关系数一般需大样本.
相关系数 又称皮(尔生)氏积矩相关系数,说明两个现象之间相关关系密切程度的统计分析指标.
相关系数用希腊字母γ表示,γ值的范围在-1和+1之间.
γ>0为正相关,γ<0为负相关.γ=0表示不相关;
γ的绝对值越大,相关程度越高.
两个现象之间的相关程度,一般划分为四级:
如两者呈正相关,r呈正值,r=1时为完全正相关;如两者呈负相关则r呈负值,而r=-1时为完全负相关.完全正相关或负相关时,所有图点都在直线回归线上;点子的分布在直线回归线上下越离散,r的绝对值越小.当例数相等时,相关系数的绝对值越接近1,相关越密切;越接近于0,相关越不密切.当r=0时,说明X和Y两个变量之间无直线关系.
相关系数的计算公式为:
其中xi为自变量的标志值;i=1,2,…n;■为自变量的平均值,
为因变量数列的标志值;■为因变量数列的平均值.
为自变量数列的项数.对于单变量分组表的资料,相关系数的计算公式为:
其中fi为权数,即自变量每组的次数.在使用具有统计功能的电子计算机时,可以用一种简捷的方法计算相关系数,其公式为:
使用这种计算方法时,当计算机在输入x、y数据之后,可以直接得出n、■、∑xi、∑yi、∑■、∑xiy1、γ等数值,不
必再列计算表.

当相关系数r=0时,表明?A.现象之间完全无关B.相关程度较小C.现象之间完全相关D.无直线相关关系 相关系数等于-0.90,表明现象之间?统计学原理 当现象完全相关时相关系数为什么?多选..a.0 b.1 c,0.5 d负0.5 e负1 如果相关系数|r|=1,则表明两个变量之间存在着a正相关b完全正相关c完全负相关d完全正相关或完全负相关 相关系数等于0(r=0)表明两变量( ). A.是严格的函数关系;B.不存在相关关系; C.不存在线性相关关系; D相关系数等于0(r=0)表明两变量( ). A.是严格的函数关系;B.不存在相关关系; C 1.对于相关系数下列描述正确的是?a.r大于0表明两个变量相关b.r小于0表明两个变量无关c.r平方越接近1,表明两个变量线性相关性越强d.r越小,表明两个变量线性相关性越弱 关于统计学直线相关系数如果统计出来,直线相关系数r=0.4,能不能表示两个东西之间有正相关性? 与相关系数有关的商务统计题目市场调研表明,广告投入量与销售量之间的相关系数仅为0.05,几乎无关,而收入与广州之前呈现负相关,r=-0.2,收入与销售量呈现正相关,r=0.4,试问广告投入量真的与 相关系数r有正负,有大小,因而它反映的是两现象之间具体的数量变动关系是不是? 变量X与Y之间为完全正相关,则相关系数R=( );若变量X与Y之间为完全负相关,则相关系数R=( 若线性回归方程中的相关系数 r=0时,则回归系数为 急求!统计学原理题目一、判断题(每题2分,共10分)1、在其他条件不变的情况下,抽样平均误差要减少为原来的1/3,则样本容量必须增大到9倍.2、当直线相关系数r=0时,说明变量之间不存在任何 当两变量的相关系数接近相关系数的最小取值-1时,表示这两个随机变量之间( ).A几乎没有相关性B近乎完全正相关C可以直接用一个变量代替另一个D近乎完全负相关 线性相关系数变量Y与X之间的相关系数是r=-0.9568,查表到相关系数的临界值为r0.05=0.8016,则变量Y与X之间具有线性关系这种说法啊正确?为什么? 线性相关系数r和相关程度之间有什么关系? 相关系数概念问题.方差为0时,相关系数怎么算.协方差为0,相关系数就是0吗?(1)根据课本定义,pxy=cov(X,Y)/根号(DX*DY).但是当DX或DY为0 时情况是怎么的?(2) 当cov(X,Y)=0,相关系数为0吗? 令a和b分别为Y对X回归和X对Y回归中的斜率,r为X与Y之间的线性相关系数,证明a*b=r² 完全线性相关是函数关系吗?当相关系数r=1时,各个数据点都在回归直线上,此时两个变量完全线性相关,而相关关系是一种不确定的关系,问题是各个数据点都在回归直线上,两个变量之间又是确