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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
变量
适用范围
相关系数
发布时间:
2024-05-15 14:39:07
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1.
以表示排列位次的变量作为原始数据,计算的pearson相关系数即为spearman相关系数选项: A:对 B:错
2.
下列关于相关性检验说法错误的一项是( )。选项: 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
3.
Pearson相关系数比Spearman秩相关系数更加稳健 ( )选项: A:对 B:错
4.
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
5.
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
6.
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
7.
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
8.
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: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
9.
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
10.
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。
11.
皮尔逊(Pearson) 相关系数(或称简单相关系数)常用于描述两个等比变量之间的相关情况。( )选项: A:对 B:错
12.
[多选] 下列关于Pearson相关系数的说法正确的有()。A . Pearson相关系数只适用于线性相关关系B . Pearson相关系数的取值范围在0和1之间C . Pearson相关系数可以测度回归直线对样本数据的拟合程度D . 当Pearson相关系数r=0时,说明两个变量之间没有任何关系E . 当Pearson相关系数r=0时,表明两变量之间不存在线性相关关系
13.
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
14.
计算肺活量与身高间的相关系数时,应选用下列哪种类型的相关系数? 选项: A:Pearson相关系数 B:Spearman等级相关系数 C: Kendall τ等级相关系数
15.
关于Pearson相关系数的说法,正确的有( )。 选项: A、Pearson相关系数只适用于线性相关关系 B、Pearson相关系数的取值范围在0和1之间 C、Pearson相关系数可以测度回归模型对样本数据的拟合程度 D、当Pearson相关系数r=0时,说明两个变量之间没有任何关系 E、当Pearson相关系数r=0时,表明两个变量之间不存在线性相关关系
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