如果两变量间的相关系数r的绝对值位于0.7～1.0之间，可以认为它们之间的相关是（）
两随机变量作相关分系，相关系数r＝0．98，则认为（）
在相关分析中，如果两个变量间Pearson相关系数r=0，这表示()。
两随机变量作相关分系，相关系数r并经假设检验P＜α，则α水准上认为两变量间（）
当相关系数0≈r时，只能认为变量之间不存在（）
若相关系数r=-0.4，则表明两变量之间（ ）。
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？
两随机变量作相关分系，相关系数r并经假设检验p＜α，则α水准上认为两变量间（）。
两随机变量作相关分系，相关系数r＝0.98，则认为（）。
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（）。
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()
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()。
（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（）。
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。（ ）
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()。
1、对兔子注射某药物后，测得一系列时间与所对应的药物浓度（有8对数据) ，将一对原始数据代入直线相关系数的计算公式计算出两变量间的相关系数r，并作假设检验得P＞0.05，结论认为两变量间无关。这个结论存在的问题是（)。
在同样样本量的情况下，Pearson相关系数 |r| 越接近1 （P＜0.05),＞
积矩相关系数，用于测定两指标变量线性相关的程度，当r的取值处于（)时，可认为是显著相关．
从pearson相关系数的经验值来看，若0.3≤|r|小于0.5，可以视为（）
32、相关系数是表示两变量相关程度的一个量，若r = －0﹒95，说明两变量没有关系。
4、如果变量x、y的Pearson相关系数为0，表示
