若双变量观测值 的散点图几乎形成一条直线，则这两个变量之间的相关系数为()。

如果两个变量观测值的Pearson相关系数为-0.9，则这两个变量之间的关系为()   如果变量之间的关系近似表现为一条直线,则称两个变量之间为 当所有观测值都落在回归直线上，则这两个变量之间的相关系数为（） 若两个变量的(线性)相关系数为0，则这两个变量（ ）。 如果双变量正态分布的相关分析时，所画的散点图完全在一条直线上，则一定有（）。 如果双变量正态分布的相关分析时，所画的散点图完全在一条直线上，则一定有（） 若两个变量之间的相关系数为-1,则这两个变量是 若两个变量之间的相关系数为-1，则这两个变量是（） 两个变量(x，y)，有n对观测值(xi，yi)，如果这n个点在直角坐标系中形成一条直线，则相关系数，的取值为(　　)。 两个变量(x，y)，有n对观测值(xi，yi)，如果这n个点在直角坐标系中形成一条直线，则相关系数，的取值为（）。 在两个变量的样本散点图中，其样本点散布在从（ ）的区域，则称这两个变量具有正相关关系。 如果一个变量的取值完全依赖于另一个变量,各观测点落在一条直线上,称为两个变量之间为() 散点图的形状为一条直线，且两个变量方差均不为O，它们之间的相关系数可能为 两个变量(x，Y)，有n对观测值(xi，Yj)，如果这n个点在直角坐标系中形成一条直线，则相关系数r的取值为（ ）。 若两变量之间的相关系数为-1，则这两个变量是（ ） 代表数量关系的点的分布大体上在一条直线的附近，代表这两个变量是（） 在两个变量的样本散点图中，其样本点分布在从（ ）的区域，我们称这两个变量具有正相关关系。 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-0.9，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（ ）。