相关系数是衡量两个变量之间相互关系的一个参数,用英文字r来表示,r越接近(),说明两个变量之间的相关性越好
A、10
B、0.1
C、2
D、1
A、10
B、0.1
C、2
D、1
第2题
A.相关系数是度量两种资产相互关系的绝对数
B.相关系数是度量两个变量相互关系的相对数
C.如果两种资产收益率的相关系数等于+1,表明它们之间完全正相关
D.如果两种资产收益率的相关系数等于-1,表明它们之间完全负相关
第3题
A.概率可以度量某一事件发生的可能性
B.相关系数可说明两变量相互关系的方向
C.二项分布是一种离散分布
D.如果两个事件是互斥的,则它们同时发生的概率为0
E.所有变量之间都可以使用线性回归的方法来检验变量之间的相关性
第4题
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
第5题
A.一元线性回归预测是回归预测的基础,预测对象只受一个主要因素影响
B.判定一个线性回归方程的拟合程度的优劣称为模型的显著性检验,通常用的检验法是相关系数检验法
C.相关系数等于回归平方和在总平方和中所占的比率,即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比,是一元回归模型中用来衡量两个变量之间相关程度的判定指标
D.如果相关系数r=0,表示所有的观测值全部落在回归直线上;如果r=1,则表示自变量与因变量无线性关系
第6题
A.相关系数为0.2相较于-0.8,前者的相关性更强
B.相关系数为0.8时,说明两个变量之间呈正相关关系
C.Spearman相关系数可以衡量两个定序变量之间的相关程度
D.Pearson相关系数衡量了两个定序变量之间的相关程度
第8题
A.相关系数是描述两变量之间相关方向与相关密切程度的重要指标。
B.对数据进行标准差标准化后的所计算的协方差就是线性相关系数
C.无论数据的分布呈何种形态,都可以使用线性相关系数来衡量其相关性。
D.如果以两个变量的秩次作为原始数据计算的pearson相关系数即为spearman相关系数。
第9题
A.相关系数是描述两变量之间相关方向与相关密切程度的重要指标。
B.对数据进行标准差标准化后的所计算的协方差就是线性相关系数
C.无论数据的分布呈何种形态,都可以使用线性相关系数来衡量其相关性。
D.如果以两个变量的秩次作为原始数据计算的pearson相关系数即为spearman相关系数。
第10题
A.相关系数是描述两变量之间相关方向与相关密切程度的重要指标。
B.对数据进行标准差标准化后的所计算的协方差就是线性相关系数
C.无论数据的分布呈何种形态,都可以使用线性相关系数来衡量其相关性。
D.如果以两个变量的秩次作为原始数据计算的pearson相关系数即为spearman相关系数。
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