相关系数是直线相关条件下说明两个现象直接相关密切程度的统计分析指标-搜答案-搜狗做题网

相关系数用来描述两组数据之间线性依赖的程度（的大小）.两组数据之间的相关系数得出的值是0.213,表明两组数据之间的线性依赖程度很低、相关性很小.而差异性检验中差异显著与否与相关性的大小好象是不同的概

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对一系列离散的点进行方程（函数）回归时,有一个首先对点的分布进行类型（即：直线型?指数型?对数型?抛物线型?.）判断的过程.要对这些点进行预处理,然后决定回归的方向.你在回归时大概是省略了类型判断这一

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公式理解正确,做的非常好

进行相关与回归分析应注意对相关系数和回归直线方程的有效性进行检验.判断题（正确）.

看你的目的了你如果只是要看这些自变量之间的相关性,那就这样就可以了.如果你要将自变量进行主成分分析,那相关性高就适合做因子分析如果你要将自变量与因变量构建模型,那自变量的相关性高,说明共线性严重,需要

不能用皮尔森相关检验,结果只能说明两变量的相关性,不能推及到有没有相互影响的结论.统计理论与语言都是要求很严谨和精确的,有没有影响可以做回归分析,如果结果是有影响,也只能说是自变量X对因变量Y有影响,

通常,两个变量之间若存在着一一对应关系,则称两者存在着函数关系,相关函数又分为自相关函数和互相关函数.当两个随机变量之间具有某种关系时,随着某一个变量数值的确定,另一变量却可能取许多不同的值,但取值有

A回归方程：Y=bX+a,相关系数是r,当r=1>0时,正线性相关,此时b>0;当r=-1>0时,负线性相关,此时

回归直线-∞＜b＜+∞相关系数-1≤r≤1.

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corrcoef函数[R,P]=corrcoef(X,Y),R为相关系数,P为显著水平

书上的原话是“可以根据r的绝对值的大小去判断两个变量间线性相关的程度”.

大二学的、忘得的一干二净了、

协方差只是线性关系.不相关是比较弱的条件,独立更强.你拿几种最常用的模型代入试试,看看模型是否显著.用sas或R再问：独立的前提不是两个样本点吗？？如果我现在想知道两个变量是否有关系，有多大的关系，即

算完相关系数后,还要看检验的sig.P值是否0.05,那么相关是不显著的,也就不必谈论正相关还是负相关了.

如果用二次函数去拟合：y=ax^2+bx+c,不需要直线化直接套用二次拟合公式（高级计算器和书上有）计算a,b,c系数同样,用x的m次多项式去拟合y：y=sum(k=0~m){a_k*x^k},理论上

∵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．

是否时间就是时间