直线相关系数r=0，说明两变量间( )。

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两变量X、Y的关系不确定两变量存在相互关系的可能性很小两变量不存在任何关系两变量间必然存在某种曲线关系两变量间不存在直线关系，但不排除存在某种曲线关系

pearson相关系数只适用线性相关关系 pearson相关系数的取值范围在0和1之间 Pearson相关系数可以测度回归直线对样本数据的拟合程度当Pearson相关系数r＝0时，说明两个变量之间没有任何关系当pearson相关系数r＝0时，表明两变量之间不存在线性相关关系

若线性回归相关系数r＝1，则两个变量线性无关若线性回归相关系数r>0，当x增加时，y值增加当相关系数r＝1时，所有的实验点都落在回归线上当相关系数r＝0时，可能两个变量间有某种曲线的趋势

检验两总体相关系数是否相等推断两变量间是否存在直线相关关系检验相关系数r是否等于0 推断两变量间相关方向推断两变量间密切程度

两变量间不存在直线关系，但不排除存在某种曲线关系两变量不存在任何关系两变量间的关系不能确定两变量间存在线性关系的可能性不大两变量间必然存在某种曲线关系

相关系数R越大，变量间的线性关系越弱相关系数R越小，变量间的线性关系越弱相关系数R越远离0，变量间的线性关系越强相关系数R越接近0，变量间的线性关系越强

需对总体相关系数进行假设检验应先绘制散点图两变量的关系不能确定两变量间必然存在某种曲线关系两变量间不存在直线关系，但不排除存在某种曲线关系

pearson相关系数只适用线性相关关系 pearson相关系数的取值范围在0和1之间 Pearson相关系数可以测度回归直线对样本数据的拟合程度当Pearson相关系数r=0时，说明两个变量之间没有任何关系当pearson相关系数r=0时，表明两变量之间不存在线性相关关系

两组变量相关是指独立变量增加时从属变量减少的情况相关系数的值越接近0，两组变量越具有线性关系相关系数值介于–1和1之间. 回归分析中的R-sq值与几个变量间的相关系数值相同

相关系数R越小，变量间的线性关系越弱相关系数R越远离0，变量间的线性关系越强相关系数R越大，变量间的线性关系越弱相关系数R越接近0，变量间的线性关系越强

Pearson相关系数只适用于线性相关关系 Pearson相关系数的取值范围在0和1之间 Pearson相关系数可以测度回归直线对样本数据的拟合程度当Pearson相关系数r=0时，说明两个变量之间没有任何关系当Pearson相关系数r=0时，表明两变量之间不存在线性相关关系

两变量不存在任何关系两变量间不存在直线关系，但不排除存在某种曲线关系两变量间存在相互关系的可能性很小两变量必然存在某种曲线关系两变量间的关系不能确定