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从散点图矩阵可以看到多个变量两两之间是否具有相关关系。
选项:
A:对
B:错
发布时间:
2024-06-25 23:49:34
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1.
从散点图矩阵可以看到多个变量两两之间是否具有相关关系。 选项: A:对 B:错
2.
从散点图矩阵可以看到多个变量两两之间是否具有相关关系。
3.
如果要同时比较多个变量两两之间的关系,可以绘制 选项: A、轮廓图 B、重叠散点图 C、茎叶图 D、矩阵散点图
4.
需要同时考察多个变量间的相关关系时,可以利用散点图矩阵来同时绘制各变量间的散点图。 选项: A:正确; B:错误
5.
下列关于散点图矩阵的说法中错误的是( )。选项: A:散点图矩阵用于探索多维数据两两之间的关系。; B:散点图矩阵主要展示多维数值型数据。; C:散点图矩阵可展示的维度受空间限制。; D:散点图矩阵视觉变量以颜色为主。
6.
散点图根据散点图中数据的分布走向和密集程度,可以大致判断变量之间的相关关系。( )选项: A:对 B:错
7.
探讨多个连续变量之间的相关关系时,只作相关设想应如何进行? 选项: A:统计各变量间的两两积差相关系数; B:形成变量间的积差相关矩阵,展示出两两变量间的相关; C:在相关矩阵的基础上做因素分析,形成因素负荷矩阵; D:在相关矩阵的基础上做方差分析,形成方差分析矩阵
8.
下列关于散点图的说法不正确的是()选项: A:任何情况下,建模都前无需通过观测散点图来获得对数据的先验认识。; B:用散点来描述数据两两属性的相关/依赖关系。; C:如果一个变量可近似表示成关于另一个变量的函数时,散点图是两个变量存在相关/依赖关系的直观判断。 ; D:用散点图矩阵来描述数据所有两两属性的相关/依赖关系。
9.
散点图可以描述任何类型变量之间的相关关系。
10.
散点图可以描述任何类型变量之间的相关关系。 选项: A:正确 B:错误
11.
散点图是描述变量之间关系的一种直观的方法,从相关图中大体上可以看出变量之间的关系形态及关系强度。 选项:A、散点图中,常见的表现形态有()。 A.线性相关B. 非线性相关C. 完全相关D. 不相关
12.
在做两变量直线相关或回归之前,需要做散点图来看两变量之间是否是线性关系。选项: A:正确; B:错误
13.
散点图描述两个变量之间的相关大小和方向。( )选项: A:对 B:错
14.
由两个变量是否相关可以直接判定二者之间是否存在因果关系。() 选项:对#chuwen#错
15.
直线相关分析中,对总体相关系数ρ是否为0作假设检验,得到P 选项: A:肯定两变量之间存在直线相关关系 B:尚不能认为两变量之间存在直线相关关系 C:可以认为两变量之间存在正相关关系 D:可以认为两变量之间有线性相关关系 E:可以认为两变量之间有一定关系
16.
主成分分析:从多个数值变量(指标)之间的相互关系入手,利用降维的思想,将多个变量(指标)化为少数几个具有相关关系的综合变量(指标)的统计方法
17.
*复相关系数(多重相关系数)度量了: 选项:A、因变量同多个自变量之间的相关程度 B、多个自变量之间的相关程度 C、因变量之间的相关程度 D、因变量同某个自变量之间的相关程度 E、以上均错误
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