回归系数b和相关系数r-热点-考试作业题

偏回归系数与偏相关系数回归系数与相关系数Y=a+bX问回归系数b为正数,X与Y相关系数r就一定是正数?b>0可证明Y为增函数相关系数即为正对。此例中的a为常量，是不考虑相关系数的Y/X，或X/Y等于相关系数为B，或1/B，当然也是正数

回归系数和相关系数符号相同,为什么?假设回归方程是b0X+a,b是回归系数.那么b0必然是使得E[Y-bX-a]^2取得最小值的b的值.那么可以求出当b=COV(X,Y)/D(X)时E[Y-bX-a]^2才取得最小.所以b0=COV(X,Y

对于同一组资料,相关系数r越大,回归系数b也越大吗,为什么呢?不是.r的值只与每一组数据的“相似”程度（与最后的回归方程满足程度）有关,r值越大,回归方程越“值得信奈”,当r=1时,用于计算的每一个实验值（即xi,yi）都是完全能够用回归方

统计学中相关系数和回归系数什么关系回归系数b乘以X和Y变量的标准差之比结果为相关系数r.即b*σx/σy=r如果是自变量和因变量，也就是x和y之间的相关系数大的，在x的回归系数里也相应较大。可以理解为，x跟y相关程度越高，那么在建立回归方程

若线性回归方程中的相关系数r=0时,则回归系数为由于在回归系数b的计算公式中,与相关指数的计算公式中,它们的分子相同回归系数为0若线性回归方程中的相关系数r=0时,则回归系数为0.

反映回归直线拟合优度的指标有__________.\x05A　相关系数　　　　B　回归系数　　\x05C　样本决定系数　　　D　回归方程的标准差　　\x05E　剩余变差（或残差平方和）反映回归直线拟合优度的指标有_AE_.相关系数、剩余变差

为什么相关系数,回归系数要做假设检验相关系数的定义：度量两个随机变量间关联程度的量.相关系数的取值范围为(-1,+1).当相关系数小于0时,称为负相关；大于0时,称为正相关；等于0时,称为零相关.所以要先假设检验

spss线性回归怎么看相关系数系数(a)非标准化系数标准系数模型B标准误差试用版tSig.1(常量)2.345.20211.619.000抗弯刚度29.39212.397.6002.371.039如上表,怎么看该线性回归分析的相关系数呢?直

若回归直线方程中的回归系数B=0则相关系数为选项1-10无法确定选择无法确定

回归分析中的相关系数r是什么?相关系数R表示两个变量之间线性相关关系

求相关系数和回归系数之间有什么联系?要详细的说明呃……没有联系,如果你问的真是“回归系数”.如果非要问什么有联系的话,一元回归中的R值等于自变量和因变量的相关系数,这些都跟回归系数的大小没有关系.

设两个变量X和Y之间具有线性相关关系,它们的相关系数是r,Y关于X的回归直线的斜率是b,纵截距是a,那么必有?A,b与r的符号相同.B,a与r的符号相同.C,b与r的相反D,a与r的符号相反.选哪个?请具体分析,A回归方程：Y=bX+a,相

线性相关系数和线性回归相关系数是一个意思吗是的,朋友,线性和线性回归它们是互相对称的词号,

相关系数与直线回归系数的假设检验有什么关系回归系数也属于描述变量之间的相关性的,而且是比较准确的相关性,但是是需要确定变量之间的因果关系.相关系数描述变量之间的关系比较笼统,无法确定变量间的因果关系.所以相关系数的假设是只能假设两者之间有关

SPSS回归分析疑问相关性分析：A和B相关系数为0.21,P这种情况很正常知道吗因为在计算相关系数时,得到相关系数0.21,说明相关性不是很强,但通过检验了,说明在总体中AB也存在这种相关关系而回归分析是,我想你应该是建立一元线性回归吧,但

相关分析中的相关系数,和回归分析中的回归系数为何会出现符号上的矛盾?书上说两者虽然意义不同,但符号应该是相同的,但是我做的实证分析中出现了矛盾.我做的道指和黄金的相关系数为正,但是线性回归后得出的系数为负.为何?我的模型是一个多元线性回归模

spssPearson相关系数和判定系数R^2什么关系?rtspssPearson相关系数r的平方就是判定系数R^2

相关系数与回归系数符号相关系数与回归系数做了二元回归方程Y=a+b1X1+b2X2,得b2为负数,即Y与X2成反比,求Y和X2两组数据相关系数为正数即Y与X2成正比,问到底Y与X2成正比或反比,为什么?谢首先要清楚两个概念,正比和正相关.正

线性相关关系设两个变量x和y之间具有线性相关关系,它们的相关系数是r,y关于x的回归直线的斜率是b,纵截距是a,那么必有（）A、a与r的符号相反B、a与r的符号相同C、b与r的符号相反D、b与r的符号相同D