相关系数的值为-1则说明两个现象是-X题卡

方差衡量的是变量的观测值如何围绕其平均值分布协方差用于表示两个变量之间的相互作用相关系数可以用来度量两个变量之间的相关程度相关系数等于0，说明两个证券之间没有相关性协方差越大，两个证券之间的相关性越大

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

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

相关系数的取值为正表明两种证券的收益有同向变动倾向相关系数的取值总是介于－1和1之间相关系数的值为负表明两种证券的收益有反向变动的倾向相关系数的值为零表明两种证券之间没有联动倾向相关系数取值为1表明两种证券间存在完全的同向的联动关系

相关系数是度量两个变量之间线性关系强度的统计量相关系数是—个随机变量相关系数的绝对值不会大干 1 相关系数不会取负值

由于样本相关系数小于0.8，所以二者不相关由于样本相关系数大于0.6，所以二者相关由于检验两个变量间是否有相关关系的样本相关系数的临界值与样本量大小有关，所以要查样本相关系数表才能决定由于相关系数并不能完全代表两个变量间是否有相关关系，本例信息量不够，不可能得出判定结果

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

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

方差衡量的是变量的观测值如何围绕其平均值分布协方差用于表示两个变量之间的相互作用相关系数可以用来度量两个变量之间的相关程序相关系数等于0，说明两个证券之间没有相关性协方差越大，两个证券之间的相关性越大

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

无相关关系低度相关关系高度相关关系完全相关关系

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

相关系数的值为-1，则说明两个现象是(　)。