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（）。
在直线相关的条件下，说明两个变量之间的相关关系密切程度的统计分析指标是（）。
相关系数是衡量变量之间相关性的特定指标，一般用r表示（）
相关系数是零，说明两个变量之间的关系（）
一般来说，两个变量之间的关系越密切，相应的弹性系数就越大；两个变量越是不相关，相应的弹性系数就越小。（）
两个变量之间的相关系数等于0，是否说明这两个变量之间没有关系？
秩相关系数和坎德尔相关系数在数学上具有良好的性质，但既不能刻画两个变量之间的相关程度，而且也无法通过各变量的边缘分布刻画两个变量的联合分布。()
在相关分析中，当两个变量都是正态连续变量，而且两者之间线性关系，表示这两个变量之间的相关称为（）。
在计算相关系数之间，必须对两个变量的关系进行（）。
如果两个变量间的相关系数的绝对值位于0~0.3之间，可以认为它们之间的相关关系是（）
复相关系数是指反映一个因变量与两个及两个以上自变量组成的一组自变量之间相关程度的统计分析指标。
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（）.
当相关系数时，可判断两个变量之间的相关关系为（）。
两个变量之间的相关关系为高度相关时，其相关系数为( )
相关系数是零,说明两个变量之间的关系( )
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。（ ）
当两变量的相关系数接近相关系数的最小取值-1时,表示这两个随机变量之间（)A．几乎没有什么
判定系数与相关系数是两个既有联系又有区别的指标：(甲)判定系数是反映自变量对因变量的影响程度，用于评价回归方程的拟合优度；(乙)相关系数则用于反映变量之间线性关系的密切程度；(丙)相关系数(r)是判定系数的开方，其数值要大于判定系数；(丁)这两系数既能反映正相关，又能反映负相关。
当两变量的相关系数接近相关系数的最小取值-1时,表示这两个随机变量之间（)A．几乎没有什么相关性B
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。（)
如果两个变量之间的相关系数为－1，说明两个变量之间是（)相关关系。
相关系数r是表示两变量之间密切程度的量，（)值接近1时，关系越密切。
关于相关系数的描述正确的是相关系数的取值在－1．00到＋1．00之间，常用小数形式表示B．仅关于相关系数的描述正确的是相关系数的取值在-1．00到+1．00之间，常用小数形式表示 B．仅从相关系数值的大小来看，相关系数值越大，表示相关程度越密切 C．当两个变量的相关系数达到1时．说明一个变量决定另一变量的大小 D．两个变量的相关系数值是两个变量共变的比例
