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多选题

下列关于散点图与相关系数的说法,正确的有

发布日期:2020-12-11

下列关于散点图与相关系数的说法,正确的有
A

散点图能够直观地展现变量之间的相关关系

B

散点图不能精确地展现变量之间的相关关系

C

相关关系数是测定变量之问关系密切程度的一个指标

D

相关关系能够以定量的方式准确地描述变量之间的相关程度

E

散点图能够精确地展现变量之间的相关关系

试题解析

相关系数

相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标,是研究变量之间线性相关程度的量,一般用字母 r 表示。由于研究对象的不同,相关系数有多种定义方式,较为常用的是皮尔逊相关系数。相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向,但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算,同样以两变量与各自平均值的离差为基础,通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度;着重研究线性的单相关系数。需要说明的是,皮尔逊相关系数并不是唯一的相关系数,但是最常见的相关系数,以下解释都是针对皮尔逊相关系数。依据相关现象之间的不同特征,其统计指标的名称有所不同。如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数(相关系数的平方称为判定系数);将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数;将反映多元线性相关关系的统计

中文名
相关系数
基本释义
度量两个变量间的线性关系
描述
线性关系
外文名
Correlation coefficient
常用
皮尔逊相关系数
特点
无量纲

散点图

散点图是指在回归分析中,数据点在直角坐标系平面上的分布图,散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势,据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。用两组数据构成多个坐标点,考察坐标点的分布,判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。散点图将序列显示为一组点。值由点在图表中的位置表示。类别由图表中的不同标记表示。散点图通常用于比较跨类别的聚合数据。

中文名
散点图
应用领域
回归分析
用途
比较跨类别的聚合数据
外文名
scatterplot
分类
ArcGIS、三维散点图、散点图矩阵

说法

说法,读音是shuō fǎ,shuō·fǎ,汉语词语,意思是措辞。

中文名
说法
注音
ㄕㄨㄛ ㄈㄚˇ
拼音
shuō fǎ,shuō·fǎ

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