如果评价回归方程拟合效果的指标可决系数等于0.9，说明在因变量的总变差中有10%的变差是由随机因素所致。
如果变量x和变量y之间的相关系数为-1，这说明两变量之间是（）
如果变量X和变量Y之间的相关系数为1，说明两个变量之间存在（）。
响应变量与预测变量之间的拟合线图如下，回归方程为：y=8521-16.56x+0.009084x**2，下图给出了置信区间和预测区间。关于这两个区间的关系，正确的描述是：（）
如果在y关于x的线性回归方程y=a+bx中，灰0，那么对于x与y两个变量间的相关系数，必有（）。
如果变量x、y之间的相关系数r=0.9，表明两个变量之间存在（）。
总变差平方和SST、回归平方和SSR、回归残差平方和SSE之间的关系是（）。
如果在y关于x的线性回归方程y=a+bx中，b>0，那么对于x与y两个变量间的相关系数r，必有（）。
如果变量x与y之间的相关系数ρ=1，则说明两个变量之间是（）
当x与y之间的相关关系可用回归方程y=―2.5―0.14x表达时，表明这两个变量之间存在（）
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（）。
若直线回归方程y=170-2.5x，则变量x和y之间存在着负的相关关系。（）
回归直线方程中两个变量x和y（）
分析两个变量的回归关系，如果散点分布呈直线趋势，X增加时Y减少，则可初步判断为（）。
变差系数Cv越小，说明随机变量x
若变量X和Y之间具有线性相关关系，就可以建立一元线性回归模型进行回归分析。（ ）
x、y两个系列，它们的变差系数分别为CV x、CV y，已知CV x＞CV y ，说明x系列较y系列的离散程度（ ）。提示，填大或小
如果在y关于x的线性回归方程y=a+bx中，b＜0，那么对于x与y两个变量间的相关系数r必有（）。
如果变量X和变量Y之间的相关系数为1，说明两变量之间存在（）。
x、y两个系列，它们的变差系数分别为Cvx、Cvy，已知Cvx＞Cvy ，说明x系列较y系列的离散程度 。
如果在y关于x的线性回归方程y=a+bx中，b＞0，那么对于x与y两个变量间的相关系数r，必有（）
在对两个变量x,y进行线性回归分析时,有下列步骤: 1所求出的回归直线方程作出解释; 2收集数据; 3求线性回归方程; 4求未知参数; 5根据所搜集的数据绘制散点图。 如果根据可行性要求能够作出变量,x,y具有线性相关结论,则在下列操作中正确的是（）
设变量x与y之间的简单相关系数为r=－0.92，这说明这两个变量之间存在着（)相关。
决定系数r的平方值位于0与1之间，它等于Y变量中可以用X变量回归来解释的变差占Y变量总变差中的比例，回归与相关有密切的联系，例如，回归斜率b很容易用r来表示。对b的t检验等于方差分析中的F检验。（）
