在实际应用中，关于要判断两个变量之间是否存在线性相关性说法正确的是（ ）。
A: 相关系数的推断涉及到显著性检验问题。
B: 样本容量越小，随机性越大。
C: 通过统计样本计算判断两个变量之间的相关性带有一定的随机性。
D: 通过统计样本计算判断两个变量之间的相关性。
A: 相关系数的推断涉及到显著性检验问题。
B: 样本容量越小，随机性越大。
C: 通过统计样本计算判断两个变量之间的相关性带有一定的随机性。
D: 通过统计样本计算判断两个变量之间的相关性。
A,B,C,D
举一反三
- 中国大学MOOC: 协方差可以用来计算两个变量之间的相关性，或者说计算两维样本数据中两个维度之间的相关性。基于计算所得的协方差值，可以来判断样本数据中两维变量之间是否存在关联关系。下面哪一个说法是不正确的（ ）
- 协方差可以用来计算两个变量之间的相关性，或者说计算两维样本数据中两个维度之间的相关性。基于计算所得的协方差值，可以来判断样本数据中两维变量之间是否存在关联关系。下面哪一个说法是不正确的（ ） A: 当协方差值大于0 时，则两个变量线性正相关 B: 当协方差值小于0 时，则两个变量线性负相关 C: 当协方差值等于0 时，则两个变量线性不相关 D: 当协方差值等于0 时，则两个变量线性正相关
- 如果样本相关系数r=0.8，则下列说法正确的是 A: 两变量间一定存在线性相关关系 B: 两变量间一定存在正的线性相关关系 C: 两变量间相关关系很强 D: 两变量将相关关系很弱 E: 未对样本相关系数进行假设检验，两变量间的相关关系不确定
- 在线性模型y=β0+β1X+ε的相关性检验中，如果原假设H0：β1=0没有被否定，则表明（）。 A: 两个变量之间没有任何相关关系 B: 两个变量之间不存在显著的线性相关关系 C: 不能排除两变量间存在非线性相关关系 D: 不存在一条曲线y=f（x）能近似地描述两变量间的关系
- 以下关于统计变量的描述中正确的有（）。 A: 方差衡量的是变量的观测值如何围绕其平均值分布 B: 协方差用于表示两个变量之间的相互作用 C: 相关系数可以用来度量两个变量之间的相关程序 D: 相关系数等于0，说明两个证券之间没有相关性 E: 协方差越大，两个证券之间的相关性越大
内容
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计算相关系数时( )。 A: 相关的两个变量都是随机的 B: 相关的两个变量是对等关系 C: 两个变量一个是随机的，一个是可控制的 D: 可以计算自变量和因变量两个相关系数 E: 相关系数有正负号，可判断相关的方向
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两变量之间的相关系数为r=-1时,则两变量之间是()。 A: 完全相关 B: 相关性很小 C: 完全负相关 D: 变量间有函数关系
- 2
两个变量样本相关系数为0,表示它们之间没有相关关系。()
- 3
计算相关系数时，（ ）。 A: 相关的两个变量都是随机的 B: 相关的两个变量是对等的关系 C: 相关的两个变量一个是随机的，一个是可以控制的量 D: 相关系数可正可负，根据其符号可以判断相关的方向 E: 可以计算出两个相关系数
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散点图是从样本数据上直观判断两个数值型变量之间是否具有相关关系的重要工具。（）