计算相关系数的两个变量都是随机变量。
若两个变量之间的相关系数为-1，则这两个变量是（）
计算相关系数时，相关的两个变量是对等的关系。
不计算相关系数，是否也能判断两个变量之间关系的密切程度（）。
为了判断两个变量间是否有相关关系，抽取了30对观测数据。计算出了他们的样本相关系数为0.65，对于两变量间是否相关的判断应该是这样的（）.
在计算相关系数之前，必须对两个变量做（）
计算积差相关系数要求两个变量（）
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（）。
相关系数为+1时，说明两变量安全相关，相关系数为-1时，说明两个变量不相关
在计算相关系数之间，必须对两个变量的关系进行（）。
计算相关系数的两个变量，要求一个是随机变量，另一个是可控制的量
通过统计方法计算出两个变量之间的相关系数为0.10，表明（）
若两个变量之间的相关系数为-1,则这两个变量是( )
（单选题）在计算相关系数之前，首先应对两个变量进行
如果在相关分析中，两个变量的相关系数为0.9，说明两个变量( )。
两个变量的线性相关系数为0，表明两个变量之间( )。
相关系数具有线性不变性,即同时对两个变量作相同的线性变换,变换之后的两个新变量之间的相关系数与原变量的相关系数仍然相等。()
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（)。
“若两个随机变虽在统计上独立，则两者的相关系数为零。但反之未必成立。也就是说，等相关不意味着统计独立性。然而，如果两个变量都是正态分布的，则零相关必然意味着统计独立性。”试利用下面的两个正态分布变量K和x的联合概率密度函数(又称双变量正态概宰密度函数，bivariatenormalprobabilitydensityfunction)来证明这一命题。
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。
若两个变量之间的相关系数是-1，则这两个变量是（）。
4、如果两个变量都是连续变量，计算相关时需要使用
4、如果两个变量的相关系数为0，则说明两个变量是独立的。
