A.H0：两变量之间不存在显著相关关系
H1：两变量之间存在显著相关关系
B.H0：两变量之间不存在显著相关关系
H1：两变量之问存在正的显著相关关系
C.H0：两变量之问不存在显著相关关系
E：两变量之间存在负的显著相关关系
D.H0：两变量之间不存在显著的线性相关关系
H1：两变量之间存在显著的线性相关关系
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A.r=0.75
B.r=-0.97
C.R2=0.75
D.R2=0.90
A.r=0
B.r=1
C.0
A.线性相关还是非线性相关
B.正相关还是负相关
C.完全相关还是不完全相关
D.单相关还是复相关
A.随机关系
B.相关关系
C.函数关系
D.因果关系
A.两个变量之间的回归
B.变量之间的线性回归
C.两个变量之间的线性回归
D.变量之间的简单回归
A.是同一问题
B.不一定相同
C.有联系但不是一个问题
D.完全不同
A.产量与利润率的相关程度最高
B.单位成本与利润率的相关程度最高
C.产量与单位成本的相关程度最高
D.反映不出哪对变量的相关程度最高
A、r=0
B、r=1
C、0〈r〈1
D、-1〈r〈0
A.无相关
B.存在正相关
C.存在负相关
D.无法判断是否相关
A.0.6
B.0.91
C.-0.8
D.-0.95
最新试题
相关系数r越大，则估计标准误差Sxy值越大，从而直线回归方程的精确性越低。
一元线性回归方程中的两个待定系数β1与β2的估计值，一般要用最小二乘法作出估计。
计算的估计标准误差为（）。
相关系数的大小与数据的计量尺度无关。
由回归分析表可知，失业周数与年龄拟合的回归方程方差分析检验结果说明（）。
回归分析中的估计标准误差反映了实际观测值与回归估计值之间的差异程度。
检验一元线性回归方程中回归系数的显著性，只能采用F检验。
相关关系不是因果关系。
相关系数r有正负、有大小，因而它反映的是两现象之间具体的数量变动关系。
利用上述回归方程进行预测，如果每人每月销售额X为5000元，则利润率Y应该为（）。