散布图中相关系数R=0.3可以判定为强正相关。（)
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当两个变量的点子在散布图不不呈现出直线带状时，可以判定两变量不相关。（）
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散布图中随着X增加，Y随之减少的关系称为负相关（）
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当两个变量的点子在散布图不不呈现出直线带状，且无任何其他规律，可以判定两变量不相关。（）
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相关系数r>0时，散点图中散点的分布形态为（）
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荷兰EP公司（配套北京陆桥软件）标准曲线判定条件：该软件输出的结果是直线形式，相关系数R的绝对值>（）以上曲线方可使用。
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回归系数6的符号与相关系数r的符号，可以相同也可以不相同。
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从相关系数的经验值来看，若0.3≤r<0.5，可以视为（）。
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如果两个变量间的相关系数的绝对值位于0~0.3之间，可以认为它们之间的相关关系是（）
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如果两个变量间的相关系数的绝对值位于0.3―0.7之间，可以认为它们之间的相关是（）
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荷兰EP公司（配套北京路桥软件）标准曲线判定相关系数R的绝对值是大于0.96曲线方可使用。
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相关系数r>0时，散点图中散点的分布形态为（）。
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从相关系数的经验值来看，若0.3≤r＜0.5，可以视为（）
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相关系数r＞0时，散点图中散点的分布形态为
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回归系数b的符号相关系数r的符号可以相同，也可以不同。 （)
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根据样本算得相关系数r，经t检验表明相关系数r具有高度的统计学意义（P＜0.01)，则可以认为
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作散布图时，收集数据必须在（）以上，否则，会增大判定是否相关的风险率。
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根据样本算得相关系数r，经t检验表明相关系数r具有高度的统计学意义(P<0.01)，则可以认为
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Pearson相关系数r=0.95,可以认为两变量相关非常密切。()
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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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散布图中，当r＞0时，称两个变量正相关，这时当 x 的值增加时，y 的值也有增大的趋势（）
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当相关系数<0.3|r|<0.5时，表明两个品种（）
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相关系数r＞0时，散点图中散点的分布形态为（）
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从pearson相关系数的经验值来看，若0.3≤|r|小于0.5，可以视为（）
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