求得两变量x和y的线性回归方程后，对回归系数作假设检验的目的是（）
在多元回归分析中，自变量与因变量的线性相关程度很高时，相关系数（）。
已知某一直线回归方程的判定系数为0.64，则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为（）。
回归分析法是指利用回归分析的统计方法，通过考察市盈率与（）之间的关系，得出能够最好解释市盈率与这些变量间线性关系的方法。
如果两变量之间存在正相关，且所有相关点都落在回归线上，则这两个变量之间的相关系数（）。
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？
两变量X与Y间线性相关关系达到最高时，相关系数可能等于（）。
求得两变量X和Y的线性回归方程后，对回归系数作假设检验的目的是（）
求得两变量X和Y的线性回归方程后，对回归系数作假设检验的目的是()
如果对有线性函数关系的两个变量作相关分析和回归分析得出的结论中正确的是（）。
在多元线性回归分析中，如果t检验表明回归系数不显著，则意味着（）
当一元线性回归分析中的相关系数γ=－0、952时，表明两个变量呈（）关系。
当一元线性回归方程的简单相关系数r=0时，则变量的散点图可能是（）。
相关分析中，对相关系数进行检验时，原假设H0：两变量之间存在线性相关。（）
若两变量存在线性相关，则能且仅能算出一个相关系数。
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。（ ）
线性回归中的相关系数是用来作为判断两个变量之间相关关系的一个量度。（ ）
两变量间不一定存在回归关系，必定存在相关关系。（）
如果在Y关于x的线性回归方程y=a+bx中b＜0，那么x和y两变量间的相关系数r有（)。
当一元线性回归分析中的相关系数γ=－0.952时，表明两个变量呈（)关系。
判定系数与相关系数是两个既有联系又有区别的指标：(甲)判定系数是反映自变量对因变量的影响程度，用于评价回归方程的拟合优度；(乙)相关系数则用于反映变量之间线性关系的密切程度；(丙)相关系数(r)是判定系数的开方，其数值要大于判定系数；(丁)这两系数既能反映正相关，又能反映负相关。
在回归分析中，相关系数r=1表示（)。A．两个变量间负相关B．两个变量间完全线性相关C．两个变量间线性
若两个变量存在负线性相关关系，则建立的一元线性回归方程的判定系数的取值范围是
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。（）
