测得某大豆品种22份籽粒样品的脂肪含量和蛋白质含量，计算得两性状间的相关系数[img=97x20]1803de66578301e.png[/img]，用t检验法对相关系数进行假设检验，则相关系数标准误[img=34x17]1803de665fe439b.png[/img]（ ）。
A: 0.759
B: 0.241
C: 0.110
D: 0.012
A: 0.759
B: 0.241
C: 0.110
D: 0.012
C
举一反三
- 测得某大豆品种10株的单株分枝数和单株荚数，计算得两变量的相关系数[img=83x18]1803de66468f73d.png[/img]，用t检验法对相关系数进行假设检验，则相关系数标准误[img=34x17]1803de664ee030f.png[/img]（ ）。 A: 0.203 B: 0.041 C: 0.330 D: 0.670
- 测得某大豆品种22份籽粒样品的脂肪含量和蛋白质含量，计算得两性状间的相关系数[img=97x20]1803de5f79576e5.png[/img]，表明大豆籽粒的脂肪含量与蛋白质含量间( )。（注意：临界r值[img=118x25]1803de5f8227b27.png[/img]，[img=118x25]1803de5f8aed05e.png[/img]） A: 存在显著的正相关 B: 存在显著的正相关 C: 存在显著的负相关 D: 存在极显著的负相关
- 测得某大豆品种22份籽粒样品的脂肪含量和蛋白质含量，计算得两性状间的相关系数[img=97x20]18038dc0eeb6c57.png[/img]，表明大豆籽粒的脂肪含量与蛋白质含量间( )。（注意：临界r值[img=118x25]18038dc0f7151cc.png[/img]，[img=118x25]18038dc0ffd5aa8.png[/img]） A: 存在显著的正相关 B: 存在显著的正相关 C: 存在显著的负相关 D: 存在极显著的负相关
- 直线相关分析中，对相关系数作假设检验，其目的是（） A: 检验两总体相关系数是否相等 B: 推断两变量间是否存在直线相关关系 C: 检验相关系数r是否等于0 D: 推断两变量间相关方向 E: 推断两变量间密切程度
- 某研究测得18份大麦样品的籽粒蛋白质含量（[img=17x17]1803de698625c2a.png[/img]，%）和麦芽糖化力（[img=17x17]1803de698edacbf.png[/img]，Deg Units），计算得两个性状间的相关系数[img=88x20]1803de6997748c7.png[/img]，可以认为大麦的籽粒蛋白质含量与麦芽糖化力间存在显著的负相关。（注意：临界r值[img=118x25]1803de699fcfdd0.png[/img]，[img=118x25]1803de69a8f2119.png[/img]）
内容
- 0
某研究测得18份大麦样品的籽粒蛋白质含量（[img=17x17]18038dcaf715c56.png[/img]，%）和麦芽糖化力（[img=17x17]18038dcaff52f0a.png[/img]，Deg Units），计算得两个性状间的相关系数[img=88x20]18038dcb07a5f51.png[/img]，可以认为大麦的籽粒蛋白质含量与麦芽糖化力间存在显著的负相关。（注意：临界r值[img=118x25]18038dcb0fb8c20.png[/img]，[img=118x25]18038dcb1821179.png[/img]）
- 1
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
- 2
相关系数是反映变量之间相关关系及关系密切程度的统计分析指标，包括（） A: 简单相关系数 B: 判决系数 C: 偏相关系数 D: 复相关系数
- 3
关于相关系数和偏相关系数的说法，错误的是：（ ） A: 均是描述两个变量之间的相关关系 B: 可以描述变量之间的所有相关关系 C: 相关系数和偏相关系数大于零，表明变量间呈正相关关系 D: 均是描述数值型变量之间的相关关系
- 4
多元回归模型的相关分析中（） A: 复相关是指一个因变量与多个自变量之间的相关关系 B: 偏相关是指一个因变量与各个自变量之间的相关关系 C: 可通过复相关系数求偏相关系数 D: 可通过单相关系数求偏相关系数 E: 可通过偏相关系数求复相关系数