1、，所以和样本相关系数的大小都不能推断总体相关系数的大小，只有通过可信区间才能估计的范围。直线相关和直线回归小结直线相关是刻画两个变量之间的相关程度。直线回归是刻画自变量与应变量的总体均数的线性对应关系。在直线相关分析中，两个变量都是随机变量，且要求服从双正。

2、学统计学，高教出版社年月赵耐青主编，临床研究设计与数据分析，复旦大学出版社年月直线相关直线相关的掌握要点直线相关描述了什么问题直线相关分析的具体步骤是什么直线相关分析对资料有什么要求如何对这些要求进行检查或检验仅用样本直线相关系数能否说明相关程度总体相。

3、相关系数性质无量纲取值范围为，表示正相关表示负相关表示零相关。越接近，表示相关程度越密切越接近，表示相关程度越不密切线性相关示意图线性不相关示意图实例分析例随机抽取名健康，测定血液的凝血酶浓度毫升及凝血时间秒。问这两项指标是否线性相关编号。

4、升或伴随下降称为线性正相关和无任何直线伴随变化趋势，则称为零相关零线性相关。与的反方向伴随直线变化趋势称为线性负相关线性相关系数•相关系数是描述两个变量之间线性相关的程度和相关方向的统计指标。直线相关系数，简称相关系数。线性相关系数描述全体研究对象的两个变量之间线性相。

5、通常用样本相关系数进行估计。样本相关系数按下式计算•上述相关系数又称为相关系数相关系数性质无量纲取值范围为，表示正相关表示负相关表示零相关。越接近，表示相关程度越密切越接近，表示相关程度越不密切线性相关示意图线性不相关示意。

6、关系数非常接近，能否说明线性相关例考察身高与体重的伴随关系体重身高线性相关•图中不是每个身材较高的对象必有较重的体重，但大多数对象的体重与其身高的变化呈种伴随增大或减小的直线变化趋势，这种现象称为直线相关。刻画两个随机变量之间线性相关程度称为线性相关线性相关和伴随同时。

7、态分布。直线相关和直线回归小结在直线回归分析中，应变量是随机变量，可以是非随机变量也可以是随机变量，但即使从研究背景上考察，是随机变量，在直线回归模型，的变量值视为普通变量的取值。直线回归要求固定自变量，服从正态分布或残差服从正态分布，并且自变量与残差无明显的伴随。

8、变化趋势。您对直线相关的要点理解吗直线相关描述了什么问题直线相关分析的具体步骤是什么直线相关分析对资料有什么要求如何对这些要求进行检查或检验仅用样本直线相关系数能否说明相关程度总体相关系数非常接近，能否说明思考题医生对个患者进行连续观察其心跳次数和体温，。

9、关方向的统计指标。直线相关系数，简称相关系数。线性相关系数描述全体研究对象的两个变量之间线性相关性的相关系数称为总体相关系数，记为描述样本资料的两个变量之间的线性相关性的相关系数为样本相关系数，简称相关系数，记为样本相关系数的计算•般而言，总体相关系数是未知的，。

10、图实例分析例随机抽取名健康，测定血液的凝血酶浓度毫升及凝血时间秒。问这两项指标是否线性相关编号浓度时间编号浓度时间直线相关分析的注意点直线回归的任何结果都不能推断与的因果关系。与相关分析的结果不能推断为与相等关系或两个变量的致性。般而言，相关系数检验的无效假设为。

11、关性的相关系数称为总体相关系数，记为描述样本资料的两个变量之间的线性相关性的相关系数为样本相关系数，简称相关系数，记为样本相关系数的计算•般而言，总体相关系数是未知的，通常用样本相关系数进行估计。样本相关系数按下式计算•上述相关系数又称为相关系数。

12、小时观察次，记录该对象的心跳次数和体温，共观察了小时，为了了解心跳次数与体温的关系，假定散点图显示这些观察值的点呈直线带状态。请问能否作直线回归分析或直线相关分析为什么实现用软件计算相关系数绘制散点图计算相关系数，假设检验值,参考文献赵耐青主编，十五规划教材医。

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