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为了更加准确地描述变量之间的线性相关程度,可以通过计算( )来进行相关分析。
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发布时间:
2024-04-13 15:40:23
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1.
分析两个变量之间的相关关系,通常通过()来度量变量之间线性关系的相关程度。 选项: A、分析拟合优度 B、观察变量之间的散点图 C、计算残差 D、求解相关系数的大小
2.
相关分析研究的是选项: A:变量间相互关系的密切程度; B:变量之间因果关系; C:变量之间严格的相依关系; D:变量之间的线性相关关系
3.
协方差可以分析变量之间的相关程度
4.
协方差可以分析变量之间的相关程度。
5.
关于相关分析,下列表述正确的有? 选项: A、若两个变量间关系为平行关系,则可使用相关分析来进行研究 B、 若两个变量间关系为平行关系,则自变量和依变量都是随机的,均存在随机误差 C、 对两个变量间的关系进行分析称为直线相关分析或简单相关分析 D、 可应用复相关分析或偏相关分析对多个变量间进行线性相关分析 E、 相关分析的目的是揭示两个变量间的相关程度和性质或者一个变量与多个变量间相关的程度
6.
( 相关系数)是度量两个变量之间线性相关程度的统计量。
7.
关于相关分析与回归分析,下列说法正确的有选项: A:相关分析与回归分析都是对存在因果关系的变量之间的相关关系进行分析; B:相关分析中变量的关系是对等的,没有解释变量、被解释变量的区分;回归分析中变量的关系不对等,有解释变量、被解释变量的区分; C:相关分析与回归分析都可以分析变量之间的关系是正相关还是负相关,; D:相关分析与回归分析都可以分析变量之间的关系的密切程度
8.
相关系数r的绝对值越接近1,说明变量之间线性相关程度越高。
9.
关于多元线性回归建模的要求,说法正确的是:? 因变量符合正态分布自变量与因变量之间必须要有实际意义的线性相关关系自变量之间的相关程度不应高于自变量与因变量之间的相关程度因变量为分类变量
10.
若变量X和Y之间具有线性相关关系,就可以建立一元线性回归模型进行回归分析。 选项: A:正确 B:错误
11.
回归分析和相关分析的关系是( )。(多选题) 选项: A:. 回归分析可用于估计和预测 B:. 相关分析是研究变量之间的相关关系的密切程度 C:. 回归分析中自变量和因变量可以互相推导并进行预测 D:. 相关分析需要区分自变量和因变量 E:相关分析是回归分析的基础
12.
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
13.
回归分析和相关分析的表述正确的是( )。 选项: A、相关分析是回归分析的基础 B、相关分析需区分自变量和因变量 C、相关分析是研究变量之间的相互依存关系的密切程度 D、回归分析中自变量和因变量可以互相推导并进行预测 E、回归分析可用于估计和预测
14.
回归分析和相关分析的关系是()。 选项: A、回归分析可用于估计和预测 B、相关分析是研究变量之间的相互依存关系的密切程度 C、回归分析中自变量和因变量可以互相推导并进行预测 D、相关分析需区分自变量和因变量 E、相关分析是回归分析的基础
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.
假设两个变量之间存在线性相关关系,若判定系数为0.05,则两变量之间的相关程度肯定是( )。 选项:A、正相关 B、负相关 C、低度相关 D、显著相关
17.
直线相关分析用于研究两个定量变量之间的线性相关关系。 ( ) 选项: A:正确 B:错误
18.
通过散点图就可以判断两个变量之间的线性相关关系和关系的强度 选项:A、正确B、错误
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