相关系数检验的假设是( )。
H0﹕相关系数显著,H1﹕相关系数不显著
H0﹕相关系数=1,H1﹕相关系数≠1
H0﹕相关系数=0,H1﹕相关系数≠0
H0﹕相关系数≠0,H1﹕相关系数=0
根据模型概要表,说明因变量Y与自变量(X)之间的相关系数为( )。
0.921
0.848
0.837
0.888
关于估计标准误差,下列说法正确的是( )。
数值越大,说明回归直线的代表性越大
数值越大,说明回归直线的代表性越小
数值越大,说明回归直线的实用价值越大
数值越大,说明回归直线的实用价值越小
根据回归分析的方差分析表,可以计算出F值为( )。
5.59
0.85
78.23
12.72
在一元线性回归分析中,若相关系数为r,回归方程拟合程度最好的是( )。
r=0.75
r=-0.97
R²=0.75
R²=0.90
在相关分析中,由于样本的随机性、样本容量少等原因,常常要对其进行相关系数的检验,其检验的假设为( )。
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
H0: 两变量之间不存在显著相关关系H1: 两变量之间存在正的显著相关关系
H0: 两变量之间不存在显著相关关系H1: 两变量之间存在负的显著相关关系
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
现象之间相互依存关系的程度越低,则相关系数( )。
越小于0
越接近于-1
越接近于1
越接近于0
相关分析中,用于判断两个变量之间相关关系类型的图形是( )。
直方图
散点图
柱形图
圆形图
回归分析中的简单回归是指( )。
两个变量之间的回归
变量之间的线性回归
两个变量之间的线性回归
变量之间的简单回归
-0.86
-0.56
0.74
0.86