两个变量的Pearson相关性系数为零，但这两个变量的值同样可以相关。这句描述是正确还是错误?A.正确B.错误

题目

两个变量的Pearson相关性系数为零，但这两个变量的值同样可以相关。这句描述是正确还是错误?

A.正确

B.错误

相似考题

1.以下关于统计变量的描述中正确的有( )。A．方差衡量的是变量的观测值如何围绕其平均值分布B．协方差用于表示两个变量之间的相互作用C．相关系数可以用来度量两个变量之间的相关程序D．相关系数等于0，说明两个证券之间没有相关性E．协方差越大，两个证券之间的相关性越大

2.以下关于统计变量的描述中正确的有()。A:方差衡量的是变量的观测值如何围绕其平均值分布 B:协方差用于表示两个变量之间的相互作用 C:相关系数可以用来度量两个变量之间的相关程度 D:相关系数等于O，说明两个证券之间没有相关性 E:协方差越大，两个证券之间的相关性越大

3.两变量观测值的Pearson相关系数为-0．9，说明这两个变量之间的线性关系为（　　）。A.不相关 B.低度相关 C.中度相关 D.高度相关

4.两个变量之间的相关系数为0.85，表明这两个变量之间存在确定性的数学关系。A．正确B．错误

更多“两个变量的Pearson相关性系数为零,但这两个变量的值同样可以相关。这句描述是正确还是错误?A.正确 ”相关问题

  • 第1题：

    根据下面的变量X和变量Y的散点图，可以看出这两个变量的Pearson相关系数r的取值范围是（ ）


    A.r≤-1
    B.0≤r＜1
    C.r≥1
    D.-1≤r＜0

    答案：D
    解析：
    【知识点】散点图与相关系数。若-1≤r＜0，表明变量X和Y之间存在负线性相关关系。

  • 第2题：

    当两个变量的Pearson相关系数为0时，这两个变量完全不相关。


    错误

  • 第3题：

    下列关于相关性检验说法错误的一项是（）。

    A．pearson相关性检验适用于双变量正态分布

    B．spearman相关性检验对原始变量的分布没有要求

    C．对于服从pearson相关系数的数据不能用来计算spearman相关系数

    D．kendall相关性检验对原始变量的分布没有要求，适用于两个变量为有序数据


    对于服从 pearson 相关系数的数据不能用来计算 spearman 相关系数

  • 第4题：

    根据下面的变量X和变量Y的散点图，可以看出这两个变量的Pearson相关系数r取值范围是（）。


    A.r≤-1
    B.0≤r＜1
    C.r≥1
    D.-1≤r＜0

    答案：D
    解析：
    本题考查散点图与相关系数。若-1≤r＜0，表明变量X和Y之间存在负线性相关关系。@##

  • 第5题：

    4、关于Pearson列联系数，以下说法错误的为

    A．可用于描述两个多分类变量间的关联性

    B．仅描述两变量相关的程度，不能描述相关的方向

    C．取值范围为 0~1

    D．计算Pearson列联系数前，应先绘制散点图


    问题的大小;问题的思维跨度

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