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线性相关系数r
下列四个命题正确的是___(1)
线性相关系数r
越大,两个变量的线性相关性越...
答:
根据
线性相关系数r
,|r|越大两个变量的线性相关性越强,∴(1)不正确;根据残差平方和越小预报精度越高.∴拟合的效果越好,∴(2)正确;根据相关指数R 2 的计算公式及与残差平方和的关系,R 2 越大,残差平方和越小,模拟效果越好,∴(3)不正确;∵ ( 1 2 ) a =( 1 ...
...下列说法正确的是:___①
相关系数r
满足|r|≤1
答:
相关系数r
是用来衡量两个变量之间
线性相关
关系的方法,当r=0时,表示两变量间无线性相关关系,当0<|r|<1时,表示两变量存在一定程度的线性相关.且|r|越接近1,两变量间线性关系越大.故①正确;由R2计算公式可知,R2越小,说明残差平方和越大,则模型拟合效果越差.故②错误;由残差图的定义可...
设两个变量x和y之间具有
线性相关
关系,它们的
相关系数
是r,y关于x的回归...
答:
∵
相关系数r
为正,表示正相关,回归直线方程上升,r为负,表示负相关,回归直线方程下降,∴b与r的符号相同.故选:A.
怎样用相关系数计算出
线性相关系数
?
答:
其中,X、Y 分别为两个变量的数据集;n 为数据个数;ΣXY、ΣX、ΣY、ΣX² 以及 ΣY² 分别表示各自变量之和的乘积、和、和、平方和。sqrt 表示开方符号。这是计算皮尔逊
相关系数
的公式,通常用于度量两个连续型变量之间的
线性相关
程度。 计算出的 r 的值介于 -1 到 1 之间,当 ...
相关系数R
越大越好吗
答:
在统计学和机器学习的世界里,
线性
回归是一种广泛应用的预测模型,而R²、
相关系数R
和调整后的R²这三个指标,如同模型的度量尺,帮助我们理解变量间的关系强度以及模型的解释力。首先,相关系数R,是我们探讨变量间线性关系的关键工具,它的绝对值越大,意味着两个变量之间的关联程度越强,...
对于
线性相关系数
,叙述正确的是 A. 越大,相关程度越大,反之相关程度越...
答:
r的绝对值越接近于1,表示两个变量的
线性相关
性越强,相关系数的取值范围是[-1,1],得到结果. 解:用
相关系数r
可以衡量两个变量之间的相关关系的强弱,r的绝对值越接近于1,表示两个变量的线性相关性越强,故选C点评:本题考查两个变量线性相关的强弱的判断,属于基础题 ...
如何用
相关系数
判断两变量
线性相关
?
答:
皮尔逊
相关系数
变化从-1到 +1,当r>0表明两个变量是正相关,即一个变量的值越大,另一个变量的值也会越大;r<0表明两个变量是负相关,即一个变量的值越大另一个变量的值反而会越小。r 的绝对值越大,则两变量相关性越强。若r=0,表明两个变量间不是
线性相关
,但可能存在其他方式的相关(...
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( )。_百度知...
答:
【答案】:C |
r
|越接近1,则变量问的
线性相关关系
越强;|r|越接近零,则变量间的线性相关关系越弱。
两变量观测值的Pearson
相关系数
为-0.9,说明这两个变量之间的
线性
关系...
答:
【答案】:D 根据实际数据计算出的Pearson
相关系数r
,其取值一般为-1≤r≤1,在说明两个变量之间的
线性
关系强弱时,根据经验可将相关程度分为以下几种情况:当∣r∣≥0.8时,可视为高度相关;当0.5≤∣r∣<0.8时,可视为中度相关;当0.3≤∣r∣<0.5;视为低度相关;当∣r∣<0.3...
怎么判断是否具有
线性相关关系
答:
线性
关系的显著特征是图像为过原点的直线(没有常数项的情况下,如:y=kx+jz,(k,j为常数,x,z为变量);而当图像为不过原点的直线时,函数称为直线关系。
相关系数
是变量之间相关程度的指标。样本相关系数用r表示,总体相关系数用ρ表示,相关系数的取值范围为[-1,1]。|r|值越大,误差Q越小,变量...
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