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两个变量间不存在线性相关关系 两个变量间没有任何相关关系 两个变量间存在中度相关关系 两个变量间存在非线性相关关系
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
两个变量间不存在线性相关关系 两个变量间没有任何相关关系 两个变量间存在中度相关关系 两个变量间不存在非线性相关关系
低度线性相关 无线性相关关系 高度线性相关 中度线性相关
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
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
两个变量间不存在线性相关关系 两个变量间没有任何相关关系 两个变量存在中度相关关系 两个变量间存在非线性相关关系
两个变量间负相关 两个变量间完全线性相关 两个变量间线性不相关 上述答案均不正确
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 Pe盯son相关系数可以测度回归模型对样本数据的拟合程度 当Pearson相关系数r=O时，说明两个变址之间没有任何关系 当Pearson相关系数r=O时，表明两个变乱之间不存在线性相关关系
两个变量间不存在线性相关关系 两个变量间没有任何相关关系 两个变量间存在中度相关关系 两个变量间存在非线性相关关系
两个变量间不存在线性相关关系 两个变量间没有任何相关关系 两个变量间存在中度相关关系 两个变量间存在非线性相关关系
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
两个变量间不存在线性相关关系 两个变量间没有任何相关关系 两个变量间存在中度相关关系 两个变量间存在非线性相关关系
低度线性相关 无线性相关关系 高度线性相关 中度线性相关
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
两个变量间负相关 两个变量间完全线性相关 两个变量间线性不相关 两个变量间部分线性相关
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