相关系数r的缺点

能薇毕2961相关系数R表示的只是两组数据的相关性,不论是线性相关还是非线性相关对么? -
魏放质13018506667 ______[答案] 不 .r表示的是变量之间的的线性相关性,即线性相关程度.即使r=0,表示两个变量线性不相关(简称不相关),变量之间也可以二次相关,等.

能薇毕2961成本分析中的“回归直线法”如何理解 -
魏放质13018506667 ______ 两个变量的相关关系最简单的形式就是直线相关,其直线方程称为一元一次方程.即:إ y=a+bxإ 式中,y为因变量,x为自变量,a与b是特定参数.a为直线的截距,b为直线斜率又称回归系数.参数a、b的确定方法有随手画法、最小平方法,统...

能薇毕2961方差 期望 协方差 相关系数 各描述了什么 -
魏放质13018506667 ______ 方差描述了一组数列的波动情况,如果一个数列都是1种数,如1,1,1,1,1,1 那么它的方差为0 期望其实就是一组数的平均值 协方差是建立在方差分析和回归分析基础之上的一种统计分析方法 两个不同参数之间的方差就是协方差 相关系数r 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,变量之间的线性相关程度越高;|r|值越接近0,Q越大,变量之间的线性相关程度越低. 相关系数 又称皮(尔生)氏积矩相关系数,说明两个现象之间相关关系密切程度的统计分析指标. 相关系数用希腊字母γ表示,γ值的范围在-1和+1之间. γ>0为正相关,γ

能薇毕2961下列命题:①线性相关系数r越大,两个变量的线性相关性越强;反之,线性相关性越弱;②残差平方和越小的模型,拟合效果越好;③用相关指数R2来刻... -
魏放质13018506667 ______[答案] 线性相关系数|r|越大,两个变量的线性相关性越强;故①不正确, 残差平方和越小的模型,拟合的效果越好,②正确 用相关指数R2来刻画回归效果,R2越大,说明模型的拟合效果越好,③不正确, 随机误差e是衡量预报精确度的一个量,它满足E(e...

能薇毕2961回归分析中相关指数和相关系数有什么联系与区别?有R^2=r^2吗? -
魏放质13018506667 ______ 在线性回归有,有上述关系.即:R^2=r^2 在其实回归模型中不一定适用. R^2表达的是解释变量对总偏差平方和的贡献度,强调的是“几个模型”之间的拟合度的好与坏. r表示解释变量与预报变量之间线性相关性的强弱程度,用来判断是否具有线性相关性. (以上属个人总结,没有细致研究过较深的统计学,如有不对之处,望统计学知识准确的朋友告知,一知半解的免了……)

能薇毕2961【数学(统计学)】“独立性检验”和“相关系数r”的问题…… -
魏放质13018506667 ______ 通常所说的“相关性”指的是“线性相关性”,这一点一定要注意,衡量它的是相关系数,本质上来说是由二者的协方差E[(X-EX)(Y-EY)]来确定的,它只能衡量X与Y的线性相关性. 而“独立性”指的是X与Y独立,二者没有任何关系. 所以说,X与Y独立,一定有“X与Y不相关”; 反之就不行了,因为X与Y不(线性)相关,但它们可以二次相关,三次相关等等. 总之,“独立”包含“不相关”. 搞清楚这两个概念,你的问题就迎刃而解了.

能薇毕2961下面对相关系数r描述正确的是( )A.r>0表两个变量负相关B.r>1表两个变量正相关C.r 只能大于零D -
魏放质13018506667 ______ r>0表两个变量正相关,故A错误; r∈(-1,1),故B,C错误, 两个变量之间的相关系数,r的绝对值越接近于1, 表面两个变量的线性相关性越强, r的绝对值越接近于0,表示两个变量之间几乎不存在线性相关,故D正确; 故选:D.

能薇毕2961对两个变量Y与X进行回归分析,分别选择不同的模型,它们的相关系数r如下,其中拟合效果最好的模型是( ) -
魏放质13018506667 ______[选项] A. 模型Ⅰ的相关系数r为0.96 B. 模型Ⅱ的相关系数r为0.81 C. 模型Ⅲ的相关系数r为0.53 D. 模型Ⅳ的相关系数r为0.35

能薇毕2961对两个变量y与x进行线性回归分析,分别选择了4个不同的模型,它们的相关系数r如下,其中拟合程度最好的模 -
魏放质13018506667 ______ ∵相关系数的绝对值越大,越具有强大相关性, A相关系数的绝对值约接近1, ∴A拟合程度越好. 故选A.