单选题在研究自变量X与因变量Y之间的线性相关关系时，相关系数r>0时，表示两个变量（）.A 负相关B 正相关C 线性不相关D 无法判断

题目
单选题
在研究自变量X与因变量Y之间的线性相关关系时，相关系数r>0时，表示两个变量（）.
A

负相关

B

正相关

C

线性不相关

D

无法判断

相似考题

1.相关系数r越接近+1，表示x与y两个变量之间( )。A．线性相关程度越弱B．负相关程度越强C．没有相关关系D．正相关程度越强

2.在研究自变量X与因变量Y之间的线性相关关系时，常采用的图为( )。A．排列图B．直方图C．散布图D．控制图

3.根据相关系数r的特点，下列对r取值的意义表述正确的是( )。A．r值若趋近+1，表示X、Y变量之间线性相关程度密切，趋近-1表示不密切B．r=0表示两个变量之间不存在任何相关关系C．在大多数情况下，0＜|r|＜1表示X、Y变量之间存在一定的线性关系D．|r|永远不会等于1

4.听力原文：r＝0时称两个变量之间线性不相关。两个变量(x，y)，其观测值为(xi，yi)，i=1，2，…，n。若显著性水平为a，简单相关系数为r，则下列说法正确的有( )。A．-1≤r≤1B．r=0，x、y之间存性相关C．r＝-1，完全负线性相关D．相关系数检验的临界值表示为E．r=0，两个变量线性不相关

参考答案和解析
正确答案： D
解析： 暂无解析
更多“在研究自变量X与因变量Y之间的线性相关关系时，相关系数r>0时，表示两个变量（）.”相关问题

  • 第1题：

    若变量x与y之间为完全正相关,则相关系数r=();若x与y之间为完全负相关,则r=();若x与y之间不存在线性相关关系,则r=()。


    答案：1;-1;0

  • 第2题：

    相关系数r越接近-1，表示x与y两个变量之间( )。

    A．线性相关程度越弱

    B．线性相关程度越强

    C．负相关程度越强

    D．负相关程度越弱


    正确答案：C

  • 第3题：

    对于回归方程下列说法中正确的是( )。

    A．只能由自变量x去预测因变量y

    B．只能由因变量y去预测自变量x

    C．既可以由自变量x去预测因变量y，也可以由变量因y去预测自变量x

    D．能否相互预测，取决于自变量x和变量因y之间的因果关系


    正确答案：A
    解析：回归方程中，只能由自变量x去预测因变量y，而不能由因变量y不能预测自变量x。

  • 第4题：

    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（　　）。

    A.0.921
    B.0.848
    C.0.837
    D.0.888

    答案：A
    解析：

  • 第5题：

    当自变量X与因变量Y之间的相关程度r为正时，说明（）

    • A、X与Y正相关
    • B、X与Y负相关
    • C、X与Y不相关
    • D、X与Y完全相关

    正确答案:A

  • 第6题：

    两个变量中不论假定哪个变量为自变量x，哪个为因变量y，都只能计算一个相关系数。（）


    正确答案:正确

  • 第7题：

    如果变量x与y之间的相关系数为1，则说明两个变量之间是完全正线性相关。


    正确答案:正确

  • 第8题：

    多重线性回归分析中，共线性是指（），导致的某一自变量作用可以由其他自变量的线性函数表示。

    • A、自变量相互之间存在高度相关关系
    • B、因变量与各个自变量的相关系数相同
    • C、因变量与自变量间有较高的复相关关系
    • D、因变量与各个自变量之间的回归系数相同

    正确答案:A

  • 第9题：

    当自变量X减少时，因变量Y随之增加，则X和Y之间存在着（）

    • A、线性相关关系
    • B、非线性相关关系
    • C、正相关关系
    • D、负相关关系

    正确答案:D

  • 第10题：

    单选题
    根据相关系数r 的特点，下列对r 取值的意义表述正确的是（ ）。
    A

    r 值若趋近于+1，表示 x与y变量之间线性相关程度密切，趋近于-1表示不密切

    B

    r=0表示两个变量之间不存在任何相关关系

    C

    在大多数情况下， 0≤丨r丨<1表示 x与y变量之间存在一定的线性关系

    D

    丨r丨永远不会等于1


    正确答案： A
    解析：

  • 第11题：

    多选题
    直线回归分析中（）
    A

    x是自变量，y是因变量

    B

    自变量是给定的，因变量是随机的

    C

    x与y的相关系数符号一定为正

    D

    两个变量是不对等关系

    E

    回归方程有两个


    正确答案： A,D
    解析： 暂无解析

  • 第12题：

    判断题
    如果变量x与y之间没有线性相关关系，则相关系数r=0。
    A

    对

    B

    错


    正确答案： 错
    解析： 暂无解析

  • 第13题：

    相关系数r越接近-1，表示x与y两个变量之间( )。

    A．线性相关程度越弱

    B．负相关程度越强

    C．没有相关关系

    D．线性相关关系无法判断


    正确答案：B
    解析：相关程度的强弱，只看r的绝对值的大小，不管r是正是负。正负号只说明相关的方向是正相关还是负相关，不涉及相关程度的强弱。

  • 第14题：

    记变量x与y的相关系数为r，则( )。

    A．｜r｜越接近1，x与y间的线性相关越强

    B．若r=0，两变量无任何关系

    C．r无量纲

    D．r只度量两变量间的线性相关的强弱

    E．若r=1，两个变量完全线性相关


    正确答案：ACE
    解析：相关系数r的取值与变量间的关系为：①当r=±1时，n个点完全在一条直线上，这时两个变量完全线性相关；②当r=0时，两个变量线性不相关，散布图上n个点可能毫无规律，也可能两个变量间存在某种曲线的趋势；③当r＞0时，两个变量正相关；④当r0时，两个变量负相关。r无量纲，｜r｜愈大，x与y间的线性相关就愈强。

  • 第15题：

    记变量x与y的相关系数为r，则（ ）。
    A. │r│越接近1，X与y间的线性相关越强
    B.若r = 0，两变量无任何关系
    C. r无量纲
    D.取值在﹣1和1之间
    E. r只度量两变量间的线性相关的强弱


    答案：A,C,D,E
    解析：
    。相关系数r用于表征两变量间线性相关的强弱，取值在﹣1和1之间，没有单位，其绝对值越接近1，表明线性关系越强。因此选项A、C、D、E正确。r为0时，两个变量问没有线性相关关系，但是可能存在某种非线性函数关系。因此选项B不正确。

  • 第16题：

    线性相关系数具有线性不变性，即同时对变量X、Y做相同的线性变换如X1=2X+1， Y1=2Y+1,变化之后的两个变量X1、Y1之间的相关系数与X、Y之间的相关系数相等。( )


    答案：对
    解析：
    对。题干说法正确。

  • 第17题：

    当自变量X与因变量Y之间的相关程度r为负时，说明（）

    • A、X与Y正相关
    • B、X与Y负相关
    • C、X与Y不相关
    • D、X与Y完全相关

    正确答案:B

  • 第18题：

    根据相关系数r的特点，下列对r取值的意义表述正确的是（）。

    • A、r值若趋近+1，表示X、Y变量之间线性相关程度密切，趋近-1表示不密切
    • B、r=0表示两个变量之间不存在任何相关关系
    • C、在大多数情况下，0；%7cr%7c；1表示X、Y变量之间存在一定的线性关系
    • D、%7cr%7c永远不会等于1

    正确答案:C

  • 第19题：

    直线回归分析中（）

    • A、x是自变量，y是因变量
    • B、自变量是给定的，因变量是随机的
    • C、x与y的相关系数符号一定为正
    • D、两个变量是不对等关系
    • E、回归方程有两个

    正确答案:B,D

  • 第20题：

    在研究自变量X与因变量Y之间的线性相关关系时，相关系数r>0时，表示两个变量（）.

    • A、负相关
    • B、正相关
    • C、线性不相关
    • D、无法判断

    正确答案:B

  • 第21题：

    如果变量x与y之间没有线性相关关系，则相关系数r=0。


    正确答案:正确

  • 第22题：

    单选题
    当自变量X减少时，因变量Y随之增加，则X和Y之间存在着（）
    A

    线性相关关系

    B

    非线性相关关系

    C

    正相关关系

    D

    负相关关系


    正确答案： D
    解析： 暂无解析

  • 第23题：

    判断题
    两个变量中不论假定哪个变量为自变量x，哪个为因变量y，都只能计算一个相关系数。（）
    A

    对

    B

    错


    正确答案： 对
    解析： 暂无解析

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