Pearson简单积矩线性相关系数
只适用于直线相关
举一反三
- Pearson 积矩相关系数的假设检验可用
- Pearson简单相关系数用来度量（）变量(间的线性相关关系。Spearman相关系数用来度量（）变量间的线性相关关系。Kendall t相关系数用来 度量（）变量间的线性相关关系相关系数检验的SPSS操作菜单选择：（）
- 中国大学MOOC:Pearson积矩相关系数的假设检验可用：。
- 针对Pearson积矩相关系数(或直线相关系数)进行的检验中,其自由度为560bce45498ed981287fe27c.png
- 在SAS系统内提供了专门用于相关分析的CORR过程。该过程可以计算变量之间的( )，包括计算Pearson积矩相关系数，Spearman秩相关系数，Kendall偏相关系数等
内容
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检验等级相关系数时用的相关系数是（ ）。 A: Pearson简单相关系数 B: 非线性相关系数 C: 线性相关系数 D: Spearman等级相关系数
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相关系数是衡量两个变量线性相关关系的重要指标，我们经常使用的相关系数有（）。 A: Pearson相关系数 B: Spearman相关系数 C: 复相关系数 D: 偏自相关系数
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简单相关中有2种相关系数，即Pearsons相关系数（简单相关系数）与Spearman相关系数（秩相关），它们的不同在于 A: Spearman相关系数用于计算名义尺度数据 B: Spearman相关系数比Pearson相关系数更精确 C: 用于计算的数据量化程度不同 D: Pearson相关系数只能用于计算顺序尺度数据
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研究满足双变量正态分布的两定量变量间相关关系常用: A: Pearson相关系数 B: 列联系数 C: Spearman秩相关 D: Kendall秩相关 E: ψ系数
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相关分析中，如果两个变量间pearson相关系数r=0，就表示() A: 两个变量间不存在线性相关关系 B: 两个变量间没有任何相关关系 C: 两个变量间存在中度相关关系 D: 两个变量间存在非线性相关关系