当两变量间是低度线性相关关系时，相关系数r小于（）
相关系数是衡量两个变量线性相关关系的重要指标，我们经常使用的相关系数有（）。
两变量间的线性相关系数为0，表示（）
如果变量x与y之间没有线性相关关系，则相关系数为。
已知某一直线回归方程的判定系数为0.64，则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为（）。
两变量X与Y间线性相关关系达到最高时，相关系数可能等于（）。
若变量x、y，存在严格的线性关系，则相关系数（）。
两个变量间的线性相关关系越不密切，相关系数r值就越接近()。
效标与测验分数之间的相关，用皮尔逊积差相关系数的前提条件是各变量的关系是（）的分布。
若两个变量间的线性相关系数为-1，则表明这两个变量间存在着（）
变量和变量的Pearson相关系数R=1，这说明变量和变量间的相关关系是（）。
当两变量间有高度线性相关关系时，相关系数r小于1且大于（）
在研究自变量X与因变量Y之间的线性相关关系时，相关系数r>0时，表示两个变量（）.
简单相关分析的前提条件：两个随机变量；散点图呈线性关系；服从双变量正态分布。
假设两变量为线性关系，且为等距或等比变量，但不是正态分布。计算其相关系数最好使用（ ）相关。
相关系数r只反映变量间的线性相关程度，不能说明非线性相关关系。（ ）
相关系数r可以用来表述变量之间的非线性关系
线性回归中的相关系数是用来作为判断两个变量之间相关关系的一个量度。（ ）
两个变量间的线性相关关系愈不密切，相关系数r值就愈接近数（)
已知变量X和变量Y间的皮尔逊积差相关系数为r，现在将变量X中的每个值都加上一个常数C，并重新计算X和Y间的相关得到相关系数为r，那么r和r之间的关系为
A、B两变量线性相关，变量A为符合正态分布的等距变量，变量B也符合正态分布且被人为划分为两个类别，计算它们的相关系数应采用（)。
变量x和变量y的相关系数为（），说明二者不存在线性关系
在研究自变量X与因变量Y之间的线性相关关系时，相关系数r＞0时，表示两个变量（）
相关系数只能描述两个变量之间的线性关系。（)
