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简述Spearman相关系数与Pearson相关系数的区别与联系。
简述
相关系数
区别
发布时间:
2024-05-15 14:39:07
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1.
简单相关中有2种相关系数,即Pearsons相关系数(简单相关系数)与Spearman相关系数(秩相关),它们的不同在于选项: A:Spearman相关系数用于计算名义尺度数据; B:Spearman相关系数比Pearson相关系数更精确; C:用于计算的数据量化程度不同; D:Pearson相关系数只能用于计算顺序尺度数据
2.
Pearson相关系数比Spearman秩相关系数更加稳健 ( )选项: A:对 B:错
3.
下列哪些是常用的相关系数( )选项: A:pearson相关系数; B:Spearman相关系数; C:偏相关系数; D:kendall's tau-b相关系数
4.
简述可决系数与样本相关系数之间的区别与联系
5.
以下为非参数相关性检验()A、Spearman相关系数B、Kendallτ相关系数C、Pearson相关系数D、以上都是
6.
两变量分布类型未知时进行相关分析,可选用() 选项: A、积差相关系数 B、Pearson相关系数 C、Spearman相关系数 D、总体相关系数
7.
两变量分布类型未知时进行相关分析宜选用( ) 选项:积差相关系数|Pearson相关系数|Spearman等级相关系数|校正的等级相关系数|决定系数
8.
Spearman相关系数对原始变量的分布有严格眼球,适用范围较Pearson相关系数窄。( )选项: A:对 B:错
9.
Pearson相关系数容易受到离群值的影响,而Spearman相关系数就不受离群值的影响。( ) 选项: A:正确 B:错误
10.
以下哪些相关系数可以用来度量非线性相关关系? 选项: A:pearson相关系数 B:spearman秩相关系数 C:kendall秩相关系数 D:以上均可
11.
判定系数与相关系数的区别与联系?
12.
两变量分布类型未知时进行相关分析宜选用( )。选项: A:积差相关系数 B:Pearson相关系数 C:Spearman等级相关系数 D:简单相关系数 E:决定系数
13.
相关系数是衡量两个变量线性相关关系的重要指标,我们经常使用的相关系数有()。A、Pearson相关系数B、Spearman相关系数C、复相关系数D、偏自相关系数
14.
测量收入和储蓄、身高和体重等变量间的线性相关关系时可以采用( )相关系数。选项: A:Kendall相关系数 B:Pearson简单相关系数 C:Spearman等级相关系数 D:正相关系数
15.
测度收入和储蓄、身高和体重等变量间的线性相关关系时可以采用( )相关系数。A、Pearson简单相关系数B、Spearman等级相关系数C、Kendall相关系数D、正相关系数
16.
测度收入和储蓄、身高和体重等变量间的线性相关关系时可以采用()相关系数。A.Pearson简单相关系数B.Spearman等级相关系数C.Kendall相关系数D.正相关系数
17.
在SAS系统内提供了专门用于相关分析的CORR过程。该过程可以计算变量之间的(),包括计算Pearson积矩相关系数,Spearman秩相关系数,Kendall偏相关系数等
18.
简述直线回归系数与直线相关系数的联系。
19.
相关关系是一种与函数关系区别的非确定性关系,而相关分析就是研究事物或现象之间是否存在这种非确定性关系的统计方法,以下不属于相关性分析方法的是() 选项: A、Pearson相关系数 B、Spearman秩相关系数 C、Kendall相关系数 D、傅里叶系数
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