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相关系数r是描述回归方程线性关系密切程度的指标r越接近1x和y之间的线性关系越好。


参考答案

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考题 相关系数r越接近+1,表示x与y两个变量之间( )。A.线性相关程度越弱B.负相关程度越强C.没有相关关系D.正相关程度越强

考题 如果在y关于x的线性回归方程y=a+bx中,b<0,那么对于x与y两个变量间的相关系数r,必有( )。A.r<0B.r>0C.r=0D.r=1

考题 在一元线性回归分析中,若相关系数为r,回归方程拟合程度最好的是( )。A.r=0.75B.r=-0.97C.R2=0.75D.R2=0.90

考题 相关系数r越接近-1,表示x与y两个变量之间( )。A.线性相关程度越弱B.负相关程度越强C.没有相关关系D.线性相关关系无法判断

考题 相关系数r越接近-1,表示x与y两个变量之间( )。A.线性相关程度越弱B.线性相关程度越强C.负相关程度越强D.负相关程度越弱

考题 记变量x与y的相关系数为r,则( )。A.|r|越接近1,x与y间的线性相关越强B.若r=0,两变量无任何关系C.r无量纲D.r只度量两变量间的线性相关的强弱E.若r=1,两个变量完全线性相关

考题 如果在y关于x的线性回归方程=,那么x和y两变量间的相关系数r有( )。A.r=0B.r=1C.r<0D.r>0

考题 已知两个变量X与y的5对观测值,如表所示。用r表示其相关系数,用表示y对x的一元线性回归方程,则有( )。 A. r >0 B. r 0 D.bE.b=0

考题 记变量x与y的相关系数为r,则( )。 A. │r│越接近1,X与y间的线性相关越强 B.若r = 0,两变量无任何关系 C. r无量纲 D.取值在﹣1和1之间 E. r只度量两变量间的线性相关的强弱

考题 下面关于相关系数的描述,正确的是( )。A:是一个反映变量之间相关关系密切程度 B:r可以大于1 C:相关系数显著,说明相关程度好 D:当变量之间关系为线性时,r的绝对值为1

考题 下列有关回归分析的说法,正确的是( )A:若相关系数r绝对值接近于零,则x与y关系不密切 B:若相关系数r绝对值接近于零,则x与y关系密切 C:若相关系数r绝对值接近于1,则x与y关系不密切 D:若相关系数r绝对值接近于1,则x与y关系密切

考题 通常情况下,若解释变量之间的简单相关系数r越接近1,则可以认为多重共线性的程度越高。( )

考题 在一元线性回归分析预测过程中,相关系数r反映变量x和y之间线性相关关系的密切程度,只有r小于某个临界值时,才能认为x与y确实线性相关,也只有这时回归方程才有意义,才可以用于预测计算。

考题 下列那一项相关系数r正确反映变量间的线性相关程度高()A、r接近0B、r接近±1C、r接近1D、r接近-1

考题 相关系数r数值越大,越接近1表明x与y之间相关相关程度越高,数值越小,相关程度越低。

考题 如果在关于x的线性回归方程y=a+bx中,b0,那么对于x与两个变量间的相关系数r必有()。A、rOB、r0C、r=0D、r=1

考题 如果在y关于x的线性回归方程y=a+bx中,灰0,那么对于x与y两个变量间的相关系数,必有()。A、r>0B、r<0C、1=0D、r=1

考题 对于相关系数r的说法,正确的是()。A、r表示变量间相关的密切程度B、r的值在(+∞,-∞)之间变化C、r越接近于0,表示变量间的线性相关程度越低D、r0时,表示变量间的相关关系为正相关

考题 相关系数r是描述回归方程线性关系密切程度的指标r越接近1,x和y之间的线性关系越好。

考题 一元线性回归模型中,x,y之间的线性相关的程度越小,r2()A、越接近于1B、越接近于0C、越接近于3D、越接近于-1

考题 下列有关回归分析的说法,正确的是()。A、若相关系数r绝对值接近于零,则x与y关系不密切B、若相关系数r绝对值接近于零,则x与y关系密切C、若相关系数r绝对值接近于1,则x与y关系不密切D、若相关系数r绝对值接近于1,则x与y线性关系密切

考题 单选题在回归分析中,下列说法正确的是()。A 若相关系数r绝对值接近于零,则x与y关系不密切B 若相关系数r绝对值接近于零,则x与y关系密切C 若相关系数r绝对值接近于零,则x与y关系线形不密切D 若相关系数r绝对值接近于零,则x与y关系线形密切

考题 判断题相关系数r是描述回归方程线性关系密切程度的指标r越接近1x和y之间的线性关系越好。A 对B 错

考题 判断题相关系数r数值越大,越接近1表明x与y之间相关相关程度越高,数值越小,相关程度越低。A 对B 错

考题 判断题相关系数r是描述回归方程线性关系密切程度的指标r越接近1,x和y之间的线性关系越好。A 对B 错

考题 判断题相关系数r的绝对值越接近1,说明变量之间线性相关程度越高。A 对B 错

考题 单选题一元线性回归模型中,x,y之间的线性相关的程度越小,r2()A 越接近于1B 越接近于0C 越接近于3D 越接近于-1