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（）
已知协方差为150，σx=15，σy=16，则相关系数为（），二变量呈（）相关关系。
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（）。
响应变量与预测变量之间的拟合线图如下，回归方程为：y=8521-16.56x+0.009084x**2，下图给出了置信区间和预测区间。关于这两个区间的关系，正确的描述是：（）
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（）
若两变量x和y存在不完全相关关系，对于自变量x的任何一个值，因变量y（）。
如果变量x与y之间没有线性相关关系，则（）
相关系数的假设检验p值越小，则说明两变量x和y的关系越密切。
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（）。
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。（）
如果变量X与Y之间无线性相关关系，则（）。
当变量x值增加时，变量y值随之下降，那么x和y两个变量之间存在着（ ）。
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______。
已知随机变量X~B（10，0.2)，则随机变量Y=5X-2的期望为6。（)
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（）。
如果变量x 和y之间有统计显著的关系，则可以推断两者之间有因果关系。
已知变量X和变量Y间的皮尔逊积差相关系数为r，现在将变量X中的每个值都加上一个常数C，并重新计算X和Y间的相关得到相关系数为r，那么r和r之间的关系为
当自变量 x 的值增加时，因变量的值也随之增加，则 x 和 y 之间存在着（）
若变量x的值减少时变量y的值也减少，说明变量x与y之间存在正的相关关系。
