当变量X按一定数量减少时，变量Y也随之发生大致等量的减少，那么这两个变量之间存在（）。
下列选项中，能正确地将x和y两个变量中的数据进行交换的表达式是（）。
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（）。
（）是用于度量两个变量X与Y之间的线性相关程度的指标。
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：（）
如果变量x、y之间的相关系数r=0.9，表明两个变量之间存在（）。
在信息加工中，经常要对被处理的数据进行排序，数据的排序有多种方法，冒泡法是一种常用的排序方法，在排序时经常要进行数据的交换。下列四个选项中（）能正确地将x和y两个变量中的数据进行交换。
为了记录变量X与Y之间的关系，应选用（）。
当变量x变化时，变量y也相应地随之等量变化，则两个变量之间存在着（）
在信息加工中，经常要对被处理的数据进行排序，数据的排序有多种方法，冒泡法是一种常用的排序方法，在排序时少不了比较两个变量中值的大小。下列四个选项中，能正确地对x和y两个变量进行比较，并将较大的数放在变量x中的是（）。
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（）
在多处理机上，两个程序段既能顺序串行、交换串行，又能并行，则这两个程序段之间必须是（）
当x与y之间的相关关系可用回归方程y=―2.5―0.14x表达时，表明这两个变量之间存在（）
回归直线方程中两个变量x和y（）
如果回归变差等于总变差，说明两个变量x和y之间完全相关。
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（ ）。
交换两个变量X和Y的值，以下算法步骤正确的是【 】。
1、在Python中，要交换变量x和y,应使用语句（）。
为了记录变量X与Y之间的关系，应选用（）
为了对下图所示的程序段进行覆盖测试，必须适当地选择测试用例组。若x，y是两个变量，可选择的用例组共有I、II、III、Ⅳ四组（如下表所示），则实现判定覆盖至少应采用的测试用例组是(44)。
对两个随机变量Y与X之间样本相关系数r，以下结论中错误的是（）
设变量x与y之间的简单相关系数为r=－0.92，这说明这两个变量之间存在着（)相关。
（)是用于度量两个变量X与Y之间的线性相关程度的指标
main（）函数利用exchange函数来交换main中的两个变量的值。includeexchange（）{ ;temp=*x;*x=*y;*y=temp;}main（）{ int a=5,b=8;exchange（）;printf（）;}
