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[单选题]

变量X与Y相对应的一组数据为(10,1),(11.3,2),(11.8,3),(12.5,2),(13,1);变量U与V相对应的一组数据为(10,5),(11.3,4),(11.8,3),(12.5,2),(13,1).r1表示变量Y与X之间的线性相关系数,r2表示变量V与U之间的线性相关系数,则()

A.r2

B.0

C.r2

D.r2=r1

答案

C、r2

更多“变量X与Y相对应的一组数据为(10,1),(11.3,2),(11.8,3),(12.5,2),(13,1);变量U与V相对应的一组数据为(10,5),(11.3,4),(11.8,3),(12.5,…”相关的问题

第1题

对变量X与Y,测得试验数据如表9-13所示。画出散点图,为了求得变量Y关于X的回归万程,考虑选配下列

对变量X与Y,测得试验数据如表9-13所示。

画出散点图,为了求得变量Y关于X的回归万程,考虑选配下列曲线方程:

按所得的各个回归方程,分别计算剩余平方和比较它们的大小,从而选定“最佳”回归曲线方程(Se最小者为“最佳”)。

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第2题

经计算,一组变量(n=8)的相关关系γ=0.752,查相关关系临界值表,γ0.05,6=0.707,γ0.01,6=0.834对变量间相关关系评价不正确的是()。

A.α=0.05时,y与x之间显着相关

B.α=0.05时,y与x之间显着不相关

C.α=0.01时,y与x之间显着不相关

D.在相关系数和测定次数确定时,相关性与显着性水平α的取值有关

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第3题

以下四个命题中是真命题的是()

A.对分类变量x与y的随机变量k²观测值k来说,k越小,判断x与y有关系的把握程度越大

B.两个随机变量的线性相关性越强,相关系数的绝对值越接近于0

C.若数据x1,x2,x3, ,xn的方差为1,则2x1,2x2,2x3, ,2xn的方差为2

D.在回归分析中,可用相关指数R²的值判断模型的拟合效果,R^2越大,模型的拟合效果越好

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第4题

用给定的多项式,,产生一组数据(x,y),i=1,2,… ,m,再在y,上添加随机干扰(可用rand产生[0,1]均
用给定的多项式,,产生一组数据(x,y),i=1,2,… ,m,再在y,上添加随机干扰(可用rand产生[0,1]均

用给定的多项式,,产生一组数据(x,y),i=1,2,… ,m,再在y,上添加随机干扰(可用rand产生[0,1]均匀分布随机数,或用randn产生N(0,1)分布随机数) ,然后用x;和添加了随机干扰的y;作3次多项式拟合,与原系数比较。如果作2或4次多项式拟合,结果如何?

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第5题

在直线回归分析和直线相关分析中,下列表述错误的是()

A.对同一组数据来说,回归系数和相关系数的假设检验是不等价的

B.直线回归分析的两相关变量可区分为自变量和依变量

C.两相关变量间的决定系数等于其相关系数的平方

D.相关系数可用回归系数表示,反之则不然

E.相关变量x与y的直线回归分析中,回归系数显著表明x与y一定呈直线关系

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第6题

一组数据4,2,x,3,9的平均数为4,则这组数据的中位数是()

A.1

B.2

C.3

D.4

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第7题

热电偶的补偿导线型号中的第一个字母与热电偶的()相对应,第二个字母X表示()型补偿导线,字母C表示()导线。
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第8题

补偿导线型号中的第一个字母与热电偶的()相对应,第二个字母X表示()型补偿导线,字母C表示()型补偿导线。
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第9题

假定要访问一个结构变量x中的数据成员a,则表示方法为()。

A.x:a

B.x->a

C.x(a)

D.x.a

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第10题

设计一个名为MyPoint的类表示一个具有x坐标和y坐标的点,该类包括: 两个数据域(成员变量)x和y表示坐标; 无参构造方法创建点(0,0); 一个构造方法根据指定坐标创建一个点; distance方法(static修饰)返回MyPoint类型的两..

设计一个名为MyPoint的类表示一个具有x坐标和y坐标的点,该类包括: 两个数据域(成员变量)x和y表示坐标; 无参构造方法创建点(0,0); 一个构造方法根据指定坐标创建一个点; distance方法(static修饰)返回MyPoint类型的两个点之间的距离(方法的参数为两个MyPoint对象); distance方法返回从当前点(调用方法的对象)到另一点(方法的参数)之间的距离(方法的参数为一个MyPoint对象); 在主方法中,输入一个点,求距离原点的距离,再输入两点,求两点之间的距离。 PS:成员变量必须由private修饰,且为其定义访问方法

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第11题

两相关变量x与y,其SPxy=0.36,SSx=0.2,SSy=0.8,则其相关系数为()

A.0.288

B.0.072

C.0.9

D.0.6

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