若两个变量之间的相关系数为-1，则这两个变量是（）
两变量的线性相关系数为0，表明两变量之间（）。
在多因分析中，如果自变量（X1、X2、X3等）中有定类变项，也有定距变项，可以采用（）
统计数据的计量尺度分为定类尺度、定序尺度、定距尺度和定比尺度
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
假定变量x与y的相关系数是0．65，变量m与n的相关系数为-0．91，则x与y的相关密切程度高。
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（）。
在线性相关条件下，若自变量的方差为4，因变量的方差为25，且二者的相关系数为0.8时，则其回归系数为（）。
假定变量戈与y的相关系数是0．65，变量m与n的相关系数为-0．91，则x与y的相关密切程度高。
相关系数只能描述（）变量之间的变化方向及密切程度，并不能揭示它们之间的内在本质联系。
若两个变量之间的相关系数为-1,则这两个变量是( )
对于定距或定比变量而言，最合适的检测手段是皮尔森相关系数。
当回归系数大于零时，两变量之间为正相关，当回归系数小于零时，则变量之间为负相关。（ ）
两个变量之间的相关关系为高度相关时，其相关系数为( )
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( )。
皮尔逊(Pearson) 相关系数(或称简单相关系数)常用于描述等级变量之间的相关情况。（ ）
15、φ系数是描述两个类别变量之间相关程度的一个统计量，它主要用于（）。
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。
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
2、定类和定比变量之间的相关分析应该选择（）
在线性相关的条件下，自变量的均方差为2，因变量的均方差为5，而相关系数为0.8时，则其回归系数为（）。
方差分析是检验的推广，一般用于处理自变量是一个定类变量和因变量是一个定距变量之间的关系
