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用于研究两个连续性变量X和Y之间的线性数量依存关系的是
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用于研究两个连续性变量X和Y之间的线性数量依存关系的是
A. 直线回归
B. 秩和检验
C. 卡方检验
D. Z检验
E. 方差检验
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如果变量x与y之间的相关系数为1,则说明两个变量之间是完全正线性相关。
如果变量x与y之间的相关系数为1,则说明两个变量之间是完全正线性相关()
对于两个连续性变量资料(x,y),进行直线相关与回归分析,以下说法中,正确的是
如果变量x和变量y之间的相关系数为﹣1,这说明两个变量之间是()。
相关系数是反映两个随机变量之间线性相关程度的统计指标,如果两个随机变量X和Y之间协方差为0.0031,方差分别为0.04和0.09,据此可以判断X和Y之间是( )。
相关关系是指变量与变量之间存在者一种确定性的数量依存关系。()
如果变量x、y之间的相关系数r=0.9,表明两个变量之间存在()。
如果变量X、Y之间的相关系数r=0.9,表明两个变量之间存在( )。
如果变量X、Y之间的相关系数r=0.9,表明两个变量之间存在()。
线性相关系数具有线性不变性,即同时对变量X、Y做相同的线性变换如X1=2X+1, Y1=2Y+1,变化之后的两个变量X1、Y1之间的相关系数与X、Y之间的相关系数相等。( )
用于检验解释变量x和被解释变量y之间的线性关系是否显著的是
在数量上表现为现象依存关系的两个变量,通常称为自变量和因变量。自变量是作为的变量,因变量是随的变化而发生相应变化的变量
已知变量X和Y之间的回归方程为,则这两个变量之间的相关关系为( )。
相关关系是指变量之间的()的依存关系
相关关系是指指标变量之间( )的依存关系。
相关关系是指变量与变量之间存在着一种确定性的数量依存关系。
相关关系是指变量与变量之间存在着一种确定性的数量依存关系。()
线性回归分析主要用于探索两个数量指标之间的依存关系,比如行业产品的销售总量和销售价格之间的关系、行业发展速度与国民经济发展速度之间的关系等。( )
对所有市场现象之间的数量依存关系可以分为()和()两大类
如果变量x与y之间的相关系数为l,则说明两个变量之间是()
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