线性回归中的相关系数是用来作为判断两个变量之间相关关系的一个量度。（）

已知两个正相关变量的一元线性回归模型的判定系数为0.64，则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为（） 已知两个正相关变量的一元线性回归模型的判定系数为0.64，则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为 A、B 两个变量的相关系数 r=1，这两个变量之间的关系是()。 下列反映两个变量的线性相关程度最高的相关系数是 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（） 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 回归系数和相关系数都可用来判断现象之间相关的密切程度。（） 回归系数和相关系数都可用来判断现象之间相关的密切程度。（） 回归系数和相关系数都可用来判断现象之间相关的密切程度（） 如果两个变量之间的线性相关程度很高，则其相关系数应接近于（）。 当两变量的相关系数接近相关系数的最小取值-1时，表示这两个随机变量之间()。 当两个变量之间完全相关时，相关系数的值为    (  ) 当两个变量之间完全相关时，相关系数的值为（） 当所有观测值都落在回归直线上，则两个变量之间的相关系数为()。 在研究自变量X与因变量Y之间的线性相关关系时，相关系数r>0时，表示两个变量(　　)。 相关系数是用来测定两个变量之间相关性程度的指标，不仅适用于线性相关关系，而且在曲线相关情况下仍然适用。