在线性关系中，若两个变量的变动方向相反，一个变量的数值增加，另一个变量的数值随之减少，或一个变量的数值减少，另一个变量的数值随之增加，则称为（）

r=0说明两个变量之间不存在线性关系。 两变量观测值的Pearson相关系数为-0.9，说明这两个变量之间的线性关系为（） 两变量观测值的Pearson相关系数为-0.6，说明这两个变量之间的线性关系为（ ）。 两变量观测值的Pearson相关系数为-0．9，说明这两个变量之间的线性关系为（　　）。 两变量观测值的pearson相关系数为﹣0.85，说明这两个变量之间的线性关系为（） 度量两个变量之间是否存在线性关系的统计学参数为（） 当两个变量的变动方向相反时，这两个变量之间的相关关系称为( )。 非线性关系是当自变量x变动时，因变量y随即变动。 非线性关系是当自变量x变动时，因变量y随即变动。（） 非线性关系是当自变量x变动时，因变量y随即变动。（　　） 非线性关系是当自变量x变动时，因变量y随即变动。（） 一元线性回归模型是用于分析一个自变量X与一个因变量Y之间线性关系的数学方程。（ ） 若两个变量的(线性)相关系数为0，则这两个变量（ ）。 分析两个变量之间的相关关系，通常通过观察变量之间的散点图和求解相关系数的大小来度量变量之间线性关系的相关程度。若相关系数是根据总体全部数据计算出来的，一般称为（　　）。 线性回归是指解释变量和被解释变量之间呈现线性关系。（ ） 如果两个变量之间大致存在线性关系，则可考虑用一条直线来表示两者之间的关系（） 当两个变量的变动方向相同时,这两个变量之间的关系称为( )。 相关关系中的正相关指的是两个变量的数量变动方向都是上升的。（ ） 负相关指的是两个变量变化趋势相反，一个上升而另一个下降。 （ ） 多重共线性指的是解释变量与被解释变量之间存在的线性关系