相关系数r越大，则估计标准误差Sxy值越大，从而直线回归方程的精确性越低。
相关系数r的绝对值越接近1，说明变量之间线性相关程度越高。
相关系数r数值越大，越接近1表明x与y之间相关相关程度越高，数值越小，相关程度越低。
如果估计标准误差syx=0，则表明（）。
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()。
A于一元线性回归模型，以Se表示估计标准误差，r表示样本相关系数，则有（）。
相关系数越接近+1时，两资产的联动程度则越强。当相关系数越接近-1时，两资产的联动程度则越弱。
相关系数r越大，则估计标准误差Sxy，值越大，从而直线回归方程的精确性越低。（）
催化剂的形状系数越接近于1，则形状越接近球形。
相关系数r的正负号与回归系数b的正负号一致，r越接近于1，说明（）对样本数据点的拟合程度越高。
相关系数 r 越接近 1 ，表示双变量相关越密切。
相关系数 r 越接近 –1 ，表示越无相关。
相关系数r越接近1，表示双变量相关越密切。
相关系数r越接近–1，表示越无相关。
如果估计标准误差Syx=0，则表明（）。
相关系数越大，估计标准误差值就越大，从而直线同归方程的精确性越低。
相关系数 |r| 越接近于1时，表示两者之间的相关关系越强（）
下列关于相关系数r的说法正确的是（）。Ⅰ．|r|越接近于1，相关关系越强Ⅱ．r＝0表示两者之间没有关系Ⅲ．取值范围为－1≤r≤1Ⅳ．|r|越接近于0，相关关系越弱
在同样样本量的情况下，Pearson相关系数 |r| 越接近1 （P＜0.05),＞
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。
相关系数的绝对值越大,估计标准误差就越大。（)
调整决定系数R2（R平方)越接近于1说明（)。
相关系数r越小，则估计标准误差Syx越大，从而直线回归方程的精确性越低（)
允许误差越大,则抽样估计的可能性就越小。 （)
