以下判断数据间关系的相关系数r的若干说法中,不正确的是()。
A.相关系数r反映变量间线性相关强度,是相关性的度量指标
B.相关系数r取值范围[-1,1]
C.关系数r的正负号能反映相关方向,大于零代表正相关,小于零代表负相关。
D.相关系数r大小可以反映相关程度,r越大则相关性越弱。
A.相关系数r反映变量间线性相关强度,是相关性的度量指标
B.相关系数r取值范围[-1,1]
C.关系数r的正负号能反映相关方向,大于零代表正相关,小于零代表负相关。
D.相关系数r大小可以反映相关程度,r越大则相关性越弱。
A.两变量呈正相关关系
B.两变量呈负相关关系
C.两变量不存在相关关系
D.两变量间相关关系密切程度不高
A.两个变量独立
B.两个变量间完全线性相关
C.两个变量间一定有函数关系
D.两个变量间呈负相关
E.两个变量没有关系
A.检验两个变量间是否存在线性相关关系的问题便是对回归方程的显著性检验问题
B.建立回归方程的目的是表达两个具有线性相关的变量间的定量关系,因此只有当两个变量间具有线性关系,即回归是显著的,这时建立的回归方程才是有意义的
C.求两个变量间相关系数,对于给定的显著水平α,当相关系数r的绝对值大于临界值r1-α/2(n-2)时,便认为两个变量间存在线性相关关系,所求得的回归是显著的,即回归方程是有意义的
D.为了推广到多元线性回归场合,另一种检验方法是方差分析的方法
E.当SR、SE、fA、fE已知,对于给定的显著性水平α,当F<F1-α(fR,fE)时,认为回归方程显著,即是有意义的
A.是从关系R中选取使逻辑表达式F为真的元组
B.是从R中选择出若干属性列组成新的关系
C.是从两个关系的笛卡儿积中选取属性间满足一定条件的元组
D.是从两个关系的笛卡儿积中选取属性间满足等值条件的元组
A.相关系数绝对值的大小表明相关的程度
B.用一个统计量就可以同时确定相关的程度和方向
C.两个变量间存在高度相关,可以推断这两个变量间存在因果关系
D.相关系数的正号表明负相关,负号表明正相关
A.对于2×2列联表,相关系数取值范围为(0,1)
B.若列联表的行数或列数大于2,相关系数会随之增加,且没有上限
C.若相关系数为正,表示变量间具有正相关关系
D.V相关系数适用于具有相同行数和列数的大于2×2的列联表
E.即使两个变量完全相关,C相关系数也不可能等于1
A.要想图表间数据联动,数据只能来自于同一张表
B.已联动数据的两个组件是无法拆分联动关系的
C.如果想取消所有组件间联动关系,可将所有组件放置在一个孤立的分组内
D.要想两个组件可以联动,其对应的两个数据表必须具备关联关系
测量10名健康成年男子基础代谢24小时产热量(千卡)及体表面积(cm2),数据见下表,试回答:
(1)下表资料有几个变量,分别是什么类型的变量?
(2)适宜进行Pearson相关分析还是Spearman相关分析?
(3)假定成年男子体表面积与产热量服从双变量正态分布,本例相关系数r=0.624,据此认为两个变量之间有相关关系是否妥当?