当两变量间是低度线性相关关系时，相关系数r小于（）
相关系数是衡量两个变量线性相关关系的重要指标，我们经常使用的相关系数有（）。
可决系数能够衡量x和y之间线性关系强度，相关系数则不能。
如果变量x与y之间没有线性相关关系，则相关系数为。
一个显著的相关系数或回归系数说明X和Y变数的关系必为线性关系。
现象之间线性相关关系的程度越高，则相关系数（）。
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（）。
线性回归分析得出相关系数等于零，意味着两变量间不存在任何相关关系。（）
若变量x、y，存在严格的线性关系，则相关系数（）。
两个变量间的线性相关关系越不密切，相关系数r值就越接近()。
二元线性回归方程通过（）来确定回归系数。
当两变量间有高度线性相关关系时，相关系数r小于1且大于（）
相关系数r是描述回归方程线性关系密切程度的指标r越接近1x和y之间的线性关系越好。
度量荧光强度和溶液浓度间是否存在线性关系可以用（）
皮尔森相关系数要求变量间的关系线性分布
线性相关系数的取值越接近0，说明不存在线性相关关系
相关系数r只反映变量间的线性相关程度，不能说明非线性相关关系。（ ）
相关系数r可以用来表述变量之间的非线性关系
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。（ ）
两个变量间的线性相关关系愈不密切，相关系数r值就愈接近数（)
回归系数和相关系数的符号是一致的，其符号均可用来判断现象（）A．线性相关还是非线性相关B．正相关还是负相关C．完全相关还是不完全相关D．单相关还是复相关
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
变量x和变量y的相关系数为（），说明二者不存在线性关系
相关系数只能描述两个变量之间的线性关系。（)
