反映两变量间相关关系可绘制（）
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当两变量间是低度线性相关关系时，相关系数r小于（）
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相关系数绝对值越大，说明两变量间的关系（）。
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在直线相关分析中，r=1表示两变量间的相关关系为（）。
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在直线相关分析中，r＝1表示两变量间的相关关系为（）。
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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（）.
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Pearson积矩相关系数r经检验有统计学意义，P值很小，是否意味着两变量间一定有很强的线性关系？
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校准曲线的相关系数是反映自变量和因变量间的相互关系的。（）
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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（）。
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适用于双变量资料，用点的密集度和趋势表达两变量间的相关关系。应绘制（）
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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。（）
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相关关系反映变量间的依从关系。
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两变量呈直线关系，且为二元正态分布，研究其是否相关时，可首先考虑应用（）
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反映两变量间相关关系可绘制（）
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两变量呈直线关系，且为双变量正态分布时，研究其是否相关时，可首先考虑应用（）
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调查某地经济收入与某病发病率间的关系，发现收入低的人群，某病的发病率高；收入高的人群，某病的发病率低，两者呈负相关关系，经搜集10个乡的资料并计算出积差相关系数r为负值，作假设检验后P<0.05，结论认为两变量间确有负相关关系，这个结论存在的问题是（）。
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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（）
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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。（ ）
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两变量间相关分析是分析两个变量间的数量变化依存关系
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变量A和B间无论作相关分析还是简单线性回归分析均应先绘制散点图。
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两变量间不一定存在回归关系，必定存在相关关系。（）
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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。
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研究两个变量间的相关关系称之为二元回归分析，研究多个变量间的相关关系称为多元回归分析（）
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如果两变量间的相关系数为－1，说明两变量间存在（）
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