从下表中各个变量数据之间的相关系数矩阵可以看出具有高度相关性-X题卡

相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标相关系数是以两变量与各自平均值的离差为基础相关表和相关图可确切地表明两个变量之间相关的程度

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

若相关系数等于0，则说明变量之间不存在线性相关关系某两个变量之间的相关系数是2，说明二者之间有极强的相关关系若相关系数等于-1，则说明变量之间不存在线性相关关系若相关系数等于-1，则说明变量之间不相关若相关系数等于-1，则变量之间存在函数关系

Pearson相关系数的取值范围在+1和-1之间 Pearson系数大于0小于等于1说明变量之间存在正线性相关关系 Pearson系数为0的时候变量之间没有任何关系 Pearson系数等于-1说明变量之间为完全负相关关系

两个变量之间没有任何关系两个变量完全正相关两个变量完全负相关两个变量之间不存在线性相关关系

具有明显因果关系的两变量不一定是相关关系相关关系的符号可说明两变量相互关系的方向样本相关系数和总体相关系数之间存在着抽样误差具有因果关系的变量一定不存在相关关系相关系数越大，则回归系数也越大

简单相关系数复相关系数偏相关系数回归系数

相关系数具有对称性相关系数数值大小与变量的原点和尺度有关相关系数可以描述非线性关系相关系数意味着两个变量之间有因果关系

权重相关系数回归系数基尼系数

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

简单相关系数判决系数偏相关系数复相关系数

是一个反映变量之间相关关系密切程度 r可以大于1 相关系数显著，说明相关程度好当变量之间关系为线性时，r的绝对值为1

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

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∈(－∞，＋∞)

CU和GA CRB和GA CRB和DJ DJ和GA

相关系数指数基尼系数恩格尔系数

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

从下表中各个变量数据之间的相关系数矩阵可以看出( )具有高度相关性。