在直线相关分析中，r=1表示两变量间的相关关系为（）。
在相关分析中，如果两个变量间Pearson相关系数r=0，这表示()。
在直线相关分析中，r＝1表示两变量间的相关关系为（）。
在员工素质测评结果的相关分析中，r=O表示两级测评数据（）。
GageR&R小于10%时，表示测量系统可接受，GageR&R在（）时，表示测量系统也许可用，也许要改善。GageR&R大于等于30%时，表示测量系统完全不可用，数据不能用来分析。
在数理统计分析法中的相关分析法中，当高度相关时，相关系数r的取值范围是（）。
散布图可以用来发现、显示和确认两组相关数据之间的相关程度，并确认其预期关系，常在（）活动中得到应用。
可以用来分析成对出现的两组相关数据之间关系的方法是（）
可以用来分析成对出现的两组相关数据之间关系的简单图示是（）。
散布图的主要作用是可以发现两组数据之间是是相关或不相关的，如果相关可分析其相关的程度
同一双变量资料进行直线相关与回归分析，r表示相关系数，b表示回归系数，则不可能有（）。
在数理统计分析法中的相关分析中，若相关系数｜r｜=1，则表明两指标变量之间（）。
在发达国家的素质测评数据分析中，已经成为一种常规的分析工具的是（）
相关分析中，如果两个变量间pearson相关系数r=0，就表示()
两组数据(X, Y)其相关系数为0，则表示
在相关分析中，ｒ＝-1.00表示两组测评数据（）
给出下列结论：(1)在回归分析中，可用指数系数R方的值判断模型的拟合效果，R方越大，模型的拟合效果越好;(2)在回归分析中，可用残差平方和判断模型的拟合效果，残差平方和越大，模型的拟合效果越好;(3)在回归分析中，可用相关系数r的值判断模型的拟合效果，r越小，模型的拟合效果越好;(4)在回归分析中，可用残差图判断模型的拟合效果，残差点比较均匀地落在水平的带状区域中，说明这样的模型比较合适.带状区域的宽度越宽，说明模型的拟合精度越高. 以上结论中，正确的有()个.
（2013年）在相关分析中，如果两个变量间Pearson相关系数r=0，这表示（）。
在回归分析中，相关系数r=1表示（)。A．两个变量间负相关B．两个变量间完全线性相关C．两个变量间线性
在相关分析中，r=-1.00表示两组测评据（）
某数据集是关于美国60个著名的商学院的数据，包括的变量有GMAT分数（GMAT）、学费（Tuition）、进入MBA前后的工资（SalaPreMBA，SalaPostMBA）等等，其中有7个定量变量。利用R对这7个变量进行因子分析，运行结果如下。试根据结果回答下列问题： ＞ data＜-read.csv（file="Bschool.csv", header = T,fileEncoding = "GB18030") ＞ x = scale（data[,-c（1,2,10)]);mycor=cor（x);round（mycor,2) FiveYearGain FiveYearGp YearsToPayback SalaPreMBA SalaPostMBA Tuition GMAT FiveYearGain 1.00 0.69 -0.71 0.53 0.70 0.45 0.67 FiveYearGp 0.69 1.00 -0.95 -0.15 0.03 -0.24 0.13
两组数据分别进行线性相关分析，对r1进行假设检验得到P<0.05，对r2进行假设检验，得到P<0.001，可以认为：______
回归分析中r值表示相关系数。以下关于r值表述正确的是（）
