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与y之间没有线性相关关系，则相关系数为。
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（）。
当自变量X减少时，因变量Y随之增加，则X和Y之间存在着（）
如果变量x与y之间没有线性相关关系，则（）
建立一个回归方程，且b有显著意义，则有一定把握认为x和y之间存在因果关系。
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（）
如果变量X、Y之间的线性相关系数为-1，则表明变量X、Y之间是非独立的。
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（）。
如果原假设H0：β1=0成立，则表明因变量y与自变量x之间并没有真正的（）
如果X与Y是因果关系，那么两者之间必须符合哪3个条件？
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。（）
已知变量x和变量y之间的关系如图所示，则变量x和变量y之间的相关系数为：（）。https://assets.asklib.com/psource/2015111117205562475.jpg
如果变量X与Y之间无线性相关关系，则（）。
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。（ ）
设随机变量X和Y的关系为Y=2X+3，如果E(X)=2，则E(Y)=7
2、设随机变量x~N（0,1）,且满足P（x 3、设随机变量x、y，且Ex=a，Dx=b，Ey=c，Dy=d，若x+y与x-y不相关。则a，d之间有什么关系。
如果预测对象与主要影响因素之间存性关系，将预测对象作为因变量y，将主要影响因素作为自变量x，即引起因变量y变化的变量，则它们之间的关系可以用一元线性回归模型表示为y＝a＋bx＋e；其中：a是______。
若变量Y与变量X有关系式Y=3X+2，则Y与X的相关系数等于（)A.-1B.0C.1D.3
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（）。
是根据现有的一组数据来确定变量之间的定量关系，并且可以对所建立的关系式的可信程度进行统计检验，同时可以判断哪些变量对预测值的影响最为显著的方法。
“若两个随机变虽在统计上独立，则两者的相关系数为零。但反之未必成立。也就是说，等相关不意味着统计独立性。然而，如果两个变量都是正态分布的，则零相关必然意味着统计独立性。”试利用下面的两个正态分布变量K和x的联合概率密度函数(又称双变量正态概宰密度函数，bivariatenormalprobabilitydensityfunction)来证明这一命题。
在回归模型y=a+bx中，如果b＞0，则x与y之间的相关关系（）。
3、float型数据常用IEEE754单精度浮点格式表示。假设两个float型变量x和y分别存放在32位寄存器f1和f2中， 若（f1）=CC900000H，（f2）=B0C00000H，则x和y之间的关系为
