下列命题：①用相关系数r来刻画回归的效果时，r的值越大，说明模型拟合的效果越好；②对分类变量X与Y的随机变量的K2观测值来说，K2越小，“X与Y有关系”可信程度越大；。
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？ 共2 不是。可以b很大而r很小，也可能b很小而r很大。它们之间并无必然联系，它们的大小都由原始数据决定。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。
相关系数越大，说明两个变量之间的关系就越强吗 相关系数越大，说2113明两个变量之5261间的关系就越强。样本的简单相关系数一4102般用r表示，计1653算公式为：r的取值在-1与+1之间，若r>；0，表明两个变量是正相关，即一个变量的值越大，另一个变量的值也会越大；若r，表明两个变量是负相关，即一个变量的值越大另一个变量的值反而会越小。r 的绝对值越大表明相关性越强，要注意的是这里并不存在因果关系。若r=0，表明两个变量间不是线性相关，但有可能是其他方式的相关（比如曲线方式）。利用样本相关系数推断总体中两个变量是否相关，可以用t 统计量对总体相关系数为0的原假设进行检验。若t 检验显著，则拒绝原假设，即两个变量是线性相关的；若t 检验不显著，则不能拒绝原假设，即两个变量不是线性相关。扩展资料一些实际工作者用非居中的相关系数（与Pearson系数不相兼容）。例如：假设五个国家的国民生产总值分别是1、2、3、5、8（单位10亿美元），又假设这五个国家的贫困比例分别是11%、12%、13%、15%、18%。则有两个有序的包含5个元素的向量x、y：x=(1，2，3，5，8)、y=(0.11，0.12，0.13，0.15，0.18)使用一般的方法来计算向量间夹角（参考数量积）。上面的数据实际上是选择了一个完美的线性关系：y0.10+0.01 x。。
C．相关系数r越大，线性相关性越强 A．两个变量y与x的回归模型中，它们的相关指数R2，越接近于1，这个模型的拟合效果越好，故A正确；B．回归直线方程中的b即为斜率，它可以为正，可以为负，故B错；C．线性相关系数|r|越大，两个变量的线性相关性越强；故C不正确；D．相关系数r的取值范围是[-1，1]，故D错．故选A．
请问：相关系数与回归系数二者有什么联系， 1、相关系数与回归系数：A 回归系数大于零则相关系数大于零B 回归系数小于零则相关系数小于零（仅取值符号相同）2、回归系数：由回归方程求导数得到，所以，回归系数>；0，回归方程曲线单调递增；回归系数
