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矩阵图(MatrixPlot)可以让你在多个变量之间观察两两变量的关系()
选项:
A:Y、是
B:N、否
发布时间:
2024-06-25 23:49:34
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相关试题
1.
( )允许同时看到多个单独变量的分布和它们两两之间的关系。 选项: A: 气泡图 B: 雷达图 C: 平行坐标 D: 散点矩阵图
2.
( )允许同时看到多个单独变量的分布和它们两两之间的关系。 选项:A、气泡图 B、雷达图 C、平行坐标 D、散点矩阵图
3.
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。
4.
( )允许同时看到多个单独变量的分布和它们两两之间的关系。 选项: A:气泡图 B:雷达图 C:平行坐标图 D:散点矩阵图
5.
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
6.
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。A.对B.错
7.
【单选题】(1分)( )允许同时看到多个单独变量的分布和它们两两之间的关系。答题区域: 选项: A: 气泡图 B: 雷达图 C: 平行坐标 D: 散点矩阵图
8.
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
9.
定性资料的变量形式包括多分类变量和两分类变量,这些变量可以通过相对数对其特征进行统计描述() 选项:A、Y、是 B、N、否
10.
—元线性回归模型是用于分析—个自变量x与—个因变量Y之间线性关系的数学方程。 ( ) Y.对N.错
11.
*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
12.
无序多分类非条件Logistic回归分析应用的基本条件有( )。 选项: A、结果变量Y是有序多分类变量,自变量可以是连续变量、定序变量、定类变量 B、结果变量Y依次分割的多个二分类的累积logit函数与自变量,尤其是数值自变量,呈线性关系 C、通过平行性检验 D、自变量之间不存在共线性
13.
无序多分类非条件Logistic回归分析应用的基本条件有( )。选项: A:结果变量Y是有序多分类变量,自变量可以是连续变量、定序变量、定类变量 B:结果变量Y依次分割的多个二分类的累积logit函数与自变量,尤其是数值自变量,呈线性关系 C:自变量之间不存在共线性 D:通过平行性检验
14.
如果变量x和变量y之间的相关系数为-1,说明这两个变量之间是()
15.
下面关于图像的说法,错误的是( )。选项: A:同时展示多个变量的图像,需要使用Ctrl按钮,点选多个变量 B:在自定义图像中,最多可以同时展示8个变量的图像 C:可以通过自定义图像,让多个变量使用同样的Y轴刻度,便于变量之间比较 D:位图图像放大后,不会出现锯齿。
16.
气泡图主要用于描述 A: 两个变量之间的相关关系 B: 三个变量之间的相关关系 C: 多个变量之间的相关关系
17.
如果变量X的观测值增大时,变量Y的观测值也同时增大,那么变量X与变量Y之间存在因果关系。选项: A:正确; B:错误
18.
若变量x的值减少时变量y值也减少,说明变量x与y之间存在正的相关关系
19.
回归预测分析中,有些自变量和因变量之间存在密切的关系,却不能由一个或几个自变量的数值准确地求出因变量,在变量之间往往没有明确的数学表达式,但我们可以通过观察,应用统计方法大致地或平均地说明自变量与因变量之间的统计关系,此时我们称自变量与因变量之间的关系为()A、相关关系B、线性关系C、确定关系D、函数关系
20.
在一些问中,不仅经常需要考察两个变量之间的相关程度,而且还经常需要考察多个变量与多个变量之间即( )之间的相关关系。 选项: A: 数值数字 B: 多组变量 C: 复杂元素 D: 两组变量
21.
若变量x的值减少时变量y的值也减少,说明变量x与y之间存在正的相关关系
22.
多元线性回归模型是指包含有多个解释变量的线性回归模型,用于揭示因变量与其他多个自变量之间的线性关系。( )
23.
在程序中,如果没有使用保留字,你就可以把保留字用作变量名() 选项:A、Y、是 B、N、否
24.
可以同时声明定义多个同类型变量,变量之间用逗号分隔。
25.
散点图是直观显示多个变量之间关系的图。( ) 选项: A:对 B:错
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