两个相关变量之间的关系可以通过数学中的线性组合来描述，对这两个变量进行的回归分析应是（ ）。

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﹣0.85，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（　　）。 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（　　）。 如果变量x与y之间的相关系数为1，则说明两个变量之间是完全正线性相关。 如果变量x与y之间的相关系数为1，则说明两个变量之间是完全正线性相关。 如果变量x与y之间的相关系数为1，则说明两个变量之间是完全正线性相关（） 按相关的程度,两个变量之间的关系可以分为（） 散布图又叫（），是将两个可能相关的变量数据用点画在坐标图上，通过观察分析来判断两个变量之间的相关关系 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(　　)。 通过相关表可以粗略地看出两个变量之间存在着相关关系，这种相关关系表现为（） 如果两个变量之间的内在关系是非线性关系，我们可以把一个非线性关系转化为线性回归关系（） 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。（） 在说明两个变量之间的线性关系的强弱时，若（），可视为中度相关 在说明两个变量之间的线性关系的强弱时，若（ ），可视为中度相关。 A、B 两个变量的相关系数 r=1，这两个变量之间的关系是()。 研究两个变量之间的相关关系 两个变量之间的相关关系叫( ) 两个变量之间的相关关系称为（）