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r越大，两变量的线性相关性越强 R2越大，两变量的线性相关性越强 r的取值范围为（﹣∞，+∞） R2的取值范围为[0，+∞）
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
相关系数具有线性不变性 相关系数用来衡量的是线性相关关系 相关系数仅能用来计量线性相关 以上都正确
完全负线性相关 不完全线性相关 完全正线性相关 无线性相关关系
相关系数具有线性不变性 相关性是描述两个联合事件之间的相互关系 相关系数仅能用来计量线性相关 对于线性相关，可以通过秩相关系数和坎德尔系数进行计量
0≤r≤1 r=1，完全正线性相关 r=-1，完全负线性相关 r=0，不线性相关
相关系数具有线性不变性 相关系数用来衡量的是线性相关关系 相关系数仅能用来计量线性相关 以上都正确
完全负线性相关 低度线性相关 完全正线性相关 不存在线性相关
线性相关越强 线性相关越弱 线性相关可能越强也可能越弱 线性相关强弱与r无关
n个点基本在一条直线附近，但又不完全在一条直线上，则可用一个统计量来表示它们的线性关系的密切程度，这就是相关系数 可以根据r的绝对值的大小去判断两个变量问线性相关的程度， r 愈大，线性相关就愈强 线性相关系数r=0时的两个变量一定相互独立 如果两个变量不相关，则求出的相关系数r一定为零 线性相关性我们用r来表示，r是理论推导出来的
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
相关系数具有线性不变性 相关系数用来衡量的是线性相关关系 相关系数仅能用来计量线性相关 以上都正确
完全负线性相关 低度线性相关 完全正线性相关 不存在线性相关
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
0≤r≤1 r＝1，完全正线性相关 r＝-1，完全负线性相关 r＝0，不线性相关 r可以大于1
完全负线性相关 低度线性相关 完全正线性相关 不存在线性相关
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
0＜r＜1 r=1，完全正线性相关 r=-1，完全负线性相关 r=0，无线性相关
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