已知两个变量之间存在负线性相关关系，

随机变量之间的相关性可以用相关系数进行描述，相关系数既可以描述变量间的线性相关关系，也可以描述非线性相关关系。（ ） 若两个变量存在负线性相关关系，则建立一元线性回归方程得到的判定系数R2的取值范围是（）。 若两个变量存在负线性相关关系,则建立的一元线性回归方程的判定系数R2的取值范围是() 若r小于0，表明x和y之间存在负线性相关关系。 当两变量间是低度线性相关关系时，相关系数r小于（） 两变量的线性相关系数为-1，表明两变量之间（） 如果变量x与y之间没有线性相关关系，则相关系数r=0。 如果变量x与y之间没有线性相关关系，则相关系数r=0。 如果变量x与y之间没有线性相关关系，则相关系数r=0（） 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（） 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（）。 两变量X与Y间线性相关关系达到最高时，相关系数可能等于（）。 变量间的线性相关系数为0，表明两变量之间（） Pearson相关系数是判断特征之间、以及特征和目标变量之间线性相关关系的统计量。() 下列关于相关系数的说法中，正确的有（）。Ⅰ相关系数的取值范围是[-1，+1]Ⅱ当ρ>0时，两变量为正线性相关Ⅲ当ρ<0时，两变量为负线性相关Ⅳ当ρ=0时，表示两变量为完全线性相关 下列反映两个变量的线性相关程度最高的相关系数是 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。 当两变量间有高度线性相关关系时，相关系数r小于1且大于（）