皮尔逊（pearson）偏态系数测定数据分布，当SK小于0时，数据分布是（）。
在相关分析中，如果两个变量间Pearson相关系数r=0，这表示()。
Pearson积矩相关系数r经检验有统计学意义，P值很小，是否意味着两变量间一定有很强的线性关系？
皮尔森相关系数
下列关于Pearson相关系数的说法正确的有（）。
若两变量X和Y的pearson相关系数r为零，则说明()。
最常用的相关系数--Pearson相关系数度量的是两个变量之间的（）。
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。
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（）。
相关分析中，如果两个变量间pearson相关系数r=0，就表示()
皮尔森相关系数对定比变量没有意义
皮尔森相关系数要求变量间的关系线性分布
Pearson相关系数r的统计学意义是
英国统计学家Karl Pearson提出了一个测定两指标变量线性相关的计算公式，通常称为积矩相关系数，它用公式表示为()。
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
（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（）。
英国统计学家Karl，Pearson提出了一个测定两指标变量线性相关的计算公式，通常称为积距相关系数，其公式为()。
A.皮尔逊相关系数的值域是[-1,1]
在计算Pearson相关系数前，一般建议先用散点图对数据进行捕述，因为( )。
Pearson相关系数r=0.95,可以认为两变量相关非常密切。()
Pearson线性相关系数假设检验的无效假设H0是（)。
在同样样本量的情况下，Pearson相关系数 |r| 越接近1 （P＜0.05),＞
从pearson相关系数的经验值来看，若0.3≤|r|小于0.5，可以视为（）
4、如果变量x、y的Pearson相关系数为0，表示
