样本的两变量(X,Y)的相关系数r=0时，说明( ? ?)

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当0＜r≤1时，表明两个变量存在正线性相关关系当r＝0时，说明一个变量的取值完全依赖于另一个变量当r＝0时，说明两个变量没有任何关系当r=1时，说明两个变量完全正相关当r=-1时，说明两个变量完全负相关

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

ρ＝0 r≠0 ρ≠0 两变量相关关系密切两变量有直线相关关系

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

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

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r在0到+1的范围内说明是正相关若r在-1到0的范围内说明是负相关当r＝0时，说明两个变量没有任何关系当r＝+1时，说明两个变量完全正相关当r＝-1时，说明两个变量完全负相关

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

当r=0时，说明两个变量没有任何关系当-1≤r<0时，说明两个变量是负相关当-1≤r≤1时，说明两个变量是正相关当r=1时，说明两个变量完全正线性相关当r=-1时，说明两个变量完全负线性相关

0=0 r≠0 ρ≠0 两变量相关关系密切两变量有直线相关关系

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

0=0 r≠0 ρ≠0 两变量相关关系密切两变量有直线相关关系