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（）

若所有观察值都落在回归直线上，则x与y之间的相关系数是（）。 若所有观察值都落在回归直线上，则x与y之间的相关系数是（　　）。 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，则称这两个变量之间为()。 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（ ）。 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 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( )。 当两个变量之间的相关系数r=-0.985时，说明这两个变量的相关程度很低 若两变量之间的相关系数为-1，则这两个变量是（ ） 当所有观察值y都落在回归直线y∧=a+bx上，则x与y之间的相关系数()。 当所有观察值y都落在回归直线yc=a+bx上，则x与y之间的相关系数 当所有的观察值y都落在直线上时，则x与y之间的相关系数为（） 相关表中，如果两个变量之间的变化方向是一致的，则这两个变量之间存在着（） 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（ ）。 当两变量的相关系数接近-1时，表示这两个随机变量之间（）。 当两变量的相关系数接近-1时，表示这两个随机变量之间（） 当x与y之间的相关关系可用回归方程y=-2.5-0.14x表达时，表明这两个变量之间存在（）