当两变量间是低度线性相关关系时，相关系数r小于（）
相似题目
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相关系数r的绝对值越接近1，说明变量之间线性相关程度越高。
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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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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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两个变量间的线性相关关系越不密切，相关系数r值就越接近()。
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当两变量的相关系数r=0时，应结合散点图作出合理的解释。
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当直线相关系数r=0时，说明变量之间不存在任何相关关系。（）
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当一元线性回归方程的简单相关系数r=0时，则变量的散点图可能是（）。
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当相关系数r=-1时，变量X和Y的相关关系为（）。
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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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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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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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相关系数r可以用来表述变量之间的非线性关系
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当相关系数r=－1时，变量X和Y的相关关系为（）。
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两个变量间的线性相关关系愈不密切，相关系数r值就愈接近数（)
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当相关系数r=-1时，变量X和Y的相关关系为（）
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当直线相关系数R=0时，说明变量之间不存在任何相关关系
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以下关于积矩相关系数（用r表示）的说法正确的有（）。A．<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/uploadfile/5448001-5451000/d33b4471146495523c117a0280286149.jpg' />B．当|r|=0时，表示两指标变量完全线性相关C．0＜|r|≤0．3为微弱相关D．0．8＜|r|＜1为低度相关
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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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在回归分析中，相关系数r=1表示（)。A．两个变量间负相关B．两个变量间完全线性相关C．两个变量间线性
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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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积矩相关系数，用于测定两指标变量线性相关的程度，当r的取值处于（)时，可认为是显著相关．
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当相关系数r=0时，变量之间不存在任何相关关系。（)
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3、计算得：两变量的直线相关系数r=0.297，显著性水平P=0.032＜0.05，则说明相关显著，但属于低度相关。