如果变量X和变量Y之间的相关系数为1，说明两个变量之间存在（）。
当变量x与y之间存在线性相关关系，0＜r≤1。
一元线性回归模型是用于分析一个自变量X与一个因变量Y之间线性关系的数学方程。（）
如果在y关于x的线性回归方程y=a+bx中，灰0，那么对于x与y两个变量间的相关系数，必有（）。
已知某商品需求量Y(公斤)和价格X(元)之间存在回归方程Y=570-10X，这说明()。
如果变量x、y之间的相关系数r=0.9，表明两个变量之间存在（）。
已知变量x与y之间存在着负相关，指出下列回归方程中哪一个肯定是错误的（）
回归分析中，回归系数b有正负之分，当b取（）时，X与Y之间为正线性相关，当b取（）时，X与Y之间为正线性相关。
如果在y关于x的线性回归方程y=a+bx中，b>0，那么对于x与y两个变量间的相关系数r，必有（）。
当x与y之间的相关关系可用回归方程y=―2.5―0.14x表达时，表明这两个变量之间存在（）
若直线回归方程y=170-2.5x，则变量x和y之间存在着负的相关关系。（）
已知变量x和变量y之间的关系如图所示，则变量x和变量y之间的相关系数为：（）。https://assets.asklib.com/psource/2015111117205562475.jpg
如果回归变差等于总变差，说明两个变量x和y之间完全相关。
若变量X和Y之间具有线性相关关系，就可以建立一元线性回归模型进行回归分析。（ ）
已知简单线性回归模型的决定系数为0.81，Y与X的相关系数可能是（）。
如果在y关于x的线性回归方程y=a+bx中，b＜0，那么对于x与y两个变量间的相关系数r必有（）。
如果变量X和变量Y之间的相关系数为1，说明两变量之间存在（）。
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
如果在y关于x的线性回归方程y=a+bx中，b＞0，那么对于x与y两个变量间的相关系数r，必有（）
设变量x与y之间的简单相关系数为r=－0.92，这说明这两个变量之间存在着（)相关。
决定系数r的平方值位于0与1之间，它等于Y变量中可以用X变量回归来解释的变差占Y变量总变差中的比例，回归与相关有密切的联系，例如，回归斜率b很容易用r来表示。对b的t检验等于方差分析中的F检验。（）
已知变量x与y线性相关，x与y的协方差为－60，x的方差为100，y的方差为64，建立了y依x的回归方程，则回归估计标准误差的值可能为（)。
由直线回归方程y=-450+2．5x可知，变量x与y之间存在正相关（）
若变量x的值减少时变量y的值也减少，说明变量x与y之间存在正的相关关系。
