判断题

如果变量x与y之间没有线性相关关系,则相关系数r=0。

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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() 当两变量间是低度线性相关关系时,相关系数r小于() 随机变量之间的相关性可以用相关系数进行描述,相关系数既可以描述变量间的线性相关关系,也可以描述非线性相关关系。( ) 若r小于0,表明x和y之间存在负线性相关关系。 当两变量间有高度线性相关关系时,相关系数r小于1且大于() 变量间的线性相关系数为0,表明两变量之间() 两变量间简单线性相关系数r等于0,说明 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。( ) 已知两个变量之间存在负线性相关关系, 表示回归系数,r表示相关系数,则下列说法中()是对的。 两个变量间的线性相关关系越不密切,相关系数r值就越接近( )。 相关关系包括数量型变量的线性相关关系和非线性相关关系,但是不包括属性变量之间的相关关系。( ) Pearson相关系数是判断特征之间、以及特征和目标变量之间线性相关关系的统计量。() 两个变量间的线性相关关系愈不密切,相关系数r值就愈接近()。 相关系数r<0表示对与X没有线性关系() 相关关系r的取值范围在-1和+1之间,r的值越接近与-1或+1,则表明线性相关关系越强,越接近与0,则表明其线性相关关系越弱。() 两个变量间的线性相关关系越不密切,相关系数就越接近() 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。 相关系数越接近±1,表明变量之间的线性相关程度()。 下列关于相关系数的说法中,正确的有()。Ⅰ相关系数的取值范围是[-1,+1]Ⅱ当ρ>0时,两变量为正线性相关Ⅲ当ρ<0时,两变量为负线性相关Ⅳ当ρ=0时,表示两变量为完全线性相关
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