通过统计方法计算出两个变量之间的相关系数为0.10，表明（）
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假设产品产量与产品单位成本之间的相关系数为-0.89，则说明这两个变量之间存在（）
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当所有观测值都落在回归直线上，则两个变量之间的相关系数为（）。
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若两个变量之间的相关系数为-1，则这两个变量是（）
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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（）。
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不计算相关系数，是否也能判断两个变量之间关系的密切程度（）。
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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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两个行为变量的观测值皆为顺序变量，则研究这两个变量之间的相关系数时，宜用（）。
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秩相关系数和坎德尔相关系数在数学上具有良好的性质，但既不能刻画两个变量之间的相关程度，而且也无法通过各变量的边缘分布刻画两个变量的联合分布。()
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在多元相关分析中，考虑其他变量但假定其保持不变的情况下计算出来的反映某两个变量之间相关程度的统计分析指标，称为（）
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相关系数是在（）相关条件下用来说明两个变量相关（）的统计分析指标。
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在计算相关系数之间，必须对两个变量的关系进行（）。
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当所有观测值都落在回归直线上，则这两个变量之间的相关系数为（）
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相关系数为0表明两个变量之间不存在任何关系。
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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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当相关系数时，可判断两个变量之间的相关关系为（）。
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若两个变量之间的相关系数为-1,则这两个变量是( )
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两个变量之间的相关关系为高度相关时，其相关系数为( )
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两个变量的线性相关系数为0，表明两个变量之间( )。
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在数理统计分析法中的相关分析中,若相关系数为1,则表明两指标变量之间（)。
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若双变量观测值的散点图几乎形成一条直线，则这两个变量之间的相关系数为()。
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15、φ系数是描述两个类别变量之间相关程度的一个统计量，它主要用于（）。
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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。
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如果两个变量之间的相关系数为－1，说明两个变量之间是（)相关关系。
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若两个变量之间的相关系数为0，则说明它们之间存在正相关。（)
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