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。
根据变量X和变量Y的散点图,可以看出这两个变量间的相关关系为()。
在相关分析中,如果两个变量间Pearson相关系数r=0,这表示()。
两变量的相关分析中,若散点图的散点完全在一条直线上,则()。
两变量相关分析中,若散点图的散点完全在一条直线上,则()
当两变量的相关系数r=0时,应结合散点图作出合理的解释。
当一元线性回归方程的简单相关系数r=0时,则变量的散点图可能是()。
这个相关散点图表示()https://assets.asklib.com/images/image2/2017050314561359555.png
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。关于散点图,下列说法正确的是()。
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。散点图中,常见的表现形态有()。
关图又称散布图(或散点图),可以直观地表示变量之间的相关程度()
简单相关分析的前提条件:两个随机变量;散点图呈线性关系;服从双变量正态分布。
可以用散点图表示两个变量之间的相关性。两个变量之间的关系的密切程度,取决于数据点分布()。
散点图只适用于有相关关系的资料。
在散点图上我们可以分析出两个定量变量的相关关系
依据相关散点图可判定现象之间是
变量A和B间无论作相关分析还是简单线性回归分析均应先绘制散点图。
英国统计学家Karl Pearson提出了一个测定两指标变量线性相关的计算公式,通常称为积矩相关系数,它用公式表示为()。
(2013年)在相关分析中,如果两个变量间Pearson相关系数r=0,这表示()。
英国统计学家Karl,Pearson提出了一个测定两指标变量线性相关的计算公式,通常称为积距相关系数,其公式为()。
回归分析方法:(甲)编制相关图表(散点图、依存关系分析表);(乙)计算相关系数,反映变量之间相关的密切程度和相关方向;(丙)建立回归方程,进行估计预测。
若双变量观测值的散点图几乎形成一条直线,则这两个变量之间的相关系数为()。
散点图可以对变量之间存在的相关关系的形式、紧密程度作大致的判断。()
图中这个相关散点图表示()。