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（）
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（）。
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（）。
为了判断两个变量间是否有相关关系，抽取了30对观测数据。计算出了他们的样本相关系数为0.65，对于两变量间是否相关的判断应该是这样的（）.
两个行为变量的观测值皆为顺序变量，则研究这两个变量之间的相关系数时，宜用（）。
如果相关系数r=0，则表明两个变量之间（）。
如果相关系数r=1，则表明两个变量之间存在着（）。
相关系数为+1时，说明两变量安全相关，相关系数为-1时，说明两个变量不相关
如果两个变量间的相关系数的绝对值位于0~0.3之间，可以认为它们之间的相关关系是（）
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（）
如果两个变量间的相关系数的绝对值位于0.3―0.7之间，可以认为它们之间的相关是（）
若两个变量间的线性相关系数为-1，则表明这两个变量间存在着（）
如果在相关分析中，两个变量的相关系数为0.9，说明两个变量( )。
相关系数为0.85，说明两变量()
如果两个变量之间存在正相关，且所有相关点都落在回归线上，则这两个变量的相关系数
当两变量的相关系数接近相关系数的最小取值-1时,表示这两个随机变量之间（)A．几乎没有什么
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。
当两变量的相关系数接近相关系数的最小取值-1时,表示这两个随机变量之间（)A．几乎没有什么相关性B
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
“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。
如果两个变量之间的相关系数为－1，说明两个变量之间是（)相关关系。
如果两变量间的相关系数为－1，说明两变量间存在（）
4、如果两个变量的相关系数为0，则说明两个变量是独立的。
