在相关分析中，如果两个变量间Pearson相关系数r=0，这表示()。
当样本相关系数r=0.532，r>r0.05，v时，统计结论是（）
样本相关系数r=0时，说明（）
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？
当样本相关系数r=0.288，r时，则统计结论是（）
在根据相关系数对指标变量相关关系做出结论之前，必须检验样本r值的显著性。（）
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()
计算相关系数时，下列关于样本相关系数r的说法，正确的是（）。
记r为样本相关系数，b为样本回归系数，下列说法中正确的是（）。
记 r 为样本相关系数， b 为样本回归系数，下列说法中正确的是（）。
Pearson相关系数r的统计学意义是
一个由：100名年龄在30~60岁的男子组成的样本，测得其身高与体重的相关系数r=0．45。则下列陈述中正确的是()。
（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。（ ）
根据样本算得相关系数r，经t检验表明相关系数r具有高度的统计学意义（P＜0.01)，则可以认为
一个由100名年龄在30~60岁的男子组成的样本，测得其身高与体重的相关系数r=0.45，则下列陈述中正确的是：
在计算Pearson相关系数前，一般建议先用散点图对数据进行捕述，因为( )。
根据样本算得相关系数r，经t检验表明相关系数r具有高度的统计学意义(P<0.01)，则可以认为
Pearson相关系数r=0.95,可以认为两变量相关非常密切。()
从pearson相关系数的经验值来看，若0.3≤|r|小于0.5，可以视为（）
