校准曲线的相关系数是反映自变量（物质的浓度）与因变量（仪器信号值）之间的相互关系的。（）
相似题目
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在多元回归分析中，自变量与因变量的线性相关程度很高时，相关系数（）。
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反映一个因变量与两个及两个以上自变量组成的一组自变量之间相关程度的统计分析指标称为（）
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相关系数的大小与变量间相关程度的高低成正比。
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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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标准曲线的相关系数反映的是自变量与因变量的相互关系
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相关系数的假设检验中，当｜r｜时，可认为X变量与Y变量间（）
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下列四个相关系数中反映变量之间关系最密切的数值是（）。
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x变量与y变量的相关系数γ=－0．85。这说明随着x变量的增大，y变量（）。
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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（）
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假定变量x与y的相关系数是0．65，变量m与n的相关系数为-0．91，则x与y的相关密切程度高。
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假定变量x与y的相关系数是0.65，变量m与n的相关系数为-0.91，则x与y的相关密切程度高。（）
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假定变量戈与y的相关系数是0．65，变量m与n的相关系数为-0．91，则x与y的相关密切程度高。
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复相关系数是指反映一个因变量与两个及两个以上自变量组成的一组自变量之间相关程度的统计分析指标。
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在研究自变量X与因变量Y之间的线性相关关系时，相关系数r>0时，表示两个变量（）.
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由于 典型相关系数最大，能解释观测变量的最大变异程度，有时也将其称为两组变量间的典型相关系数。典型相关系数的个数与两组观测变量中变量数 相同。
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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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X变量与y变量的相关系数γ=-0.85。这说明随着X变量的增大，y变量（）。
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相关系数具有线性不变性,即同时对两个变量作相同的线性变换,变换之后的两个新变量之间的相关系数与原变量的相关系数仍然相等。()
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x变量与y变量的相关系数γ＝一0．85。这说明随着x变量的增大，y变量（）。
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回归分析方法：(甲)编制相关图表(散点图、依存关系分析表)；(乙)计算相关系数，反映变量之间相关的密切程度和相关方向；(丙)建立回归方程，进行估计预测。
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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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1、对兔子注射某药物后，测得一系列时间与所对应的药物浓度（有8对数据) ，将一对原始数据代入直线相关系数的计算公式计算出两变量间的相关系数r，并作假设检验得P＞0.05，结论认为两变量间无关。这个结论存在的问题是（)。
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在研究自变量X与因变量Y之间的线性相关关系时，相关系数r＞0时，表示两个变量（）
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