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相关系数为负1
如何证明
相关系数
的取值范围在-
1
到1之间?
答:
展开可得为(t^2)VAR(X)+2tCOV(X,Y)+VAR(Y)。h(t)表示某非负随机变量的期望,因而大于
等于
0,故二次函数h(t)至多有一个实根,即判别式小于等于0。结果易得证。含义 依据相关现象之间的不同特征,其统计指标的名称有所不同。如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为
相关系数
(相关系数的...
相关系数
的数值越接近于-1,表明两变量之间( )
答:
相关系数
的数值越接近于-1,表明两变量之间( B )但只不过
是负
相关。
相关系数
能不能大于1?
答:
高尔顿在19世纪80年代提出的一个相似却又稍有不同的想法演变而来的。这个相关系数也称作“皮尔逊积矩相关系数”。总体和样本皮尔逊系数的绝对值小于或等于1。如果样本数据点精确的落在直线上(计算样本皮尔逊系数的情况),或者双变量分布完全在直线上(计算总体皮尔逊系数的情况),则
相关系数等于1
或-1。
如果
相关系数
|r|=1,则表明两个变量之间存在着( )。
答:
【答案】:D r的取值范围在-1~
1
,即-1≤r≤1。r>0表明x与y之间存在正线性
相关关系
;r<0表明x与y之间存在负线性相关关系;r值越接近1(或-1)就越正(或负)相关,越接近0,就越不相关。r=1或r=-1,即|r|=1表明x与y之间为完全相关关系(实际上就是函数关系)。
相关系数
能不能大于1?
答:
高尔顿在19世纪80年代提出的一个相似却又稍有不同的想法演变而来的。这个相关系数也称作“皮尔逊积矩相关系数”。总体和样本皮尔逊系数的绝对值小于或等于1。如果样本数据点精确的落在直线上(计算样本皮尔逊系数的情况),或者双变量分布完全在直线上(计算总体皮尔逊系数的情况),则
相关系数等于1
或-1。
两个变量之间的系统
相关系数是
不是大于一?
答:
高尔顿在19世纪80年代提出的一个相似却又稍有不同的想法演变而来的。这个相关系数也称作“皮尔逊积矩相关系数”。总体和样本皮尔逊系数的绝对值小于或等于1。如果样本数据点精确的落在直线上(计算样本皮尔逊系数的情况),或者双变量分布完全在直线上(计算总体皮尔逊系数的情况),则
相关系数等于1
或-1。
如果
相关系数
| r |=1,则表明两个变量之间存在着( )。
答:
【答案】:D r的取值范围在-1~
1
,即-1≤r≤1。r>0表明x与y之问存在正线性
相关关系
;r<0表明x与y之间存在负线性相关关系;r值越接近1(或-1)就越正(或负)相关,越接近0,就越不相关。r=1或r=-1,即| r |=1表明x与y之间为完全相关关系(实际上就是函数关系)。
变量和变量的Pearson
相关系数
r=
1
,这说明变量和变量间的相关关系
是
...
答:
【答案】:C Pearson
相关系数
的取值范围在+1和-1之间,即-1≤r≤1。若0<r≤1,表明变量X和Y之间存在正线性相关关系;若-1≤r<0,表明变量X和Y之间存在负线性相关关系;若r=1,表明变量X和Y之间为完全正线性相关;若r=-1,表明变量X和Y之间完全负线性相关。
如果
相关系数
| r |=1,则表明两个变量之间存在着( )。
答:
【答案】:D r的取值范围在-1~
1
,即-1≤r≤1。r>0表明x与y之问存在正线性
相关关系
;r<0表明x与y之间存在负线性相关关系;r值越接近1(或-1)就越正(或负)相关,越接近0,就越不相关。r=1或r=-1,即| r |=1表明x与y之间为完全相关关系(实际上就是函数关系)。
相关系数
大于1
答:
相关系数
一般在-1到1之间。-1
为负
相关,1为正相关
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3
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5
6
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