样本的两变量（X，Y）的相关系数r=0时，说明（）。

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r越小，表示X与Y的线性相关越弱若r=0，两变量无任何关系 r＞0，X增大，Y也增大 r＜0，X减小，Y增大 r＞0，X减小，Y增大

X 与 Y 间密切相关总体相关系数很大总体相关系数总体相关系数总体相关系数

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

回归系数越大，两变量关系越密切 x=0.8就可以认为两变量相关非常密切相关系数的假设P值越小，则说明两变量x与y间的关系越密切当相关系数为0.78，而P＞0.05时，表示两变量x与y间的关系密切样本回归系数b＜0，且有显著意义，可认为两变量呈负相关

两变量X，Y同时增大或减少两变量X增大，Y减少两变量X减少，Y增大两变量X，Y的相关系数接近于1 两变量X，Y的相关系数接近于0

取值范围在-l和+1之间 r=+1表示变量之间存在完全正相关相对系数f具有对称性 r的数值大小与x和y原点及尺度有关

取值范围在-1和+1之间 r=+1表示变量之间存在完全正相关相对系数r具有对称性 r的数值大小与x和y原点及尺度有关

r来自高度相关的总体 r来自总体相关系数为大于0的总体两变量之间有高度相关性 r来自总体相关系数不为0的总体以上都不一定对

相关系数r=0 (y＜y)与(X＜x)独立相关系数r≠0 具有相同的分布

r 越接近1，x与y间的线性相关越强若r=0，两变量无任何关系 r无量纲 r只度量两变量间的线性相关的强弱若r=1，则回归系数b=l

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

在回归分析中，若变量间的关系是非确定性关系，则因变量不能由自变量唯一确定相关系数可以是正的也可以是负的回归分析中，如果R.²＝1，说明变量x与y之间是完全线性相关样本相关系数r∈(－∞，＋∞)

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不存在直线关系，但不排除存在某种曲线关系两变量关系不能确定两变量必然存在曲线关系两变量存在相关关系的可能性很小

总体相关系数ρ=1 总体相关系数ρ＝0 X与Y间相关密切总体相关系数ρ≠0 总体相关系数ρ>0

直线相关分析前，应先绘制散点图样本回归系数b<0，且有统计学意义，可以认为两变量呈负相关回归系数越大，则说明两变量x与y间的关系越密切同一样本的b和r的假设检验结果相同相关系数r=1，必然有Sy.x=0

若对此份资料作回归分析，其回归系数是正值若对此份资料作回归分析，其回归系数是负值 X与Y之间一定存在因果关系表明总体相关系数 p≠0 表明总体相关系数 p＝0