两个变量间的线性相关关系越不密切，相关系数r值就越接近（ ）。

线性相关系数可以表达的两变量间（） 已知两个变量之间存在负线性相关关系， 表示回归系数，r表示相关系数，则下列说法中()是对的。 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（） 相关系数r的绝对值越接近1，说明变量之间线性相关程度越高。 变量间的线性相关系数为0，表明两变量之间（） 下列反映两个变量的线性相关程度最高的相关系数是 已知两个变量之间存在负线性相关关系， 相关系数越接近±1，表明变量之间的线性相关程度（）。 相关系数越接近±1，说明变量间的相关关系越密切（） 相关系数越接近±1，说明变量间的相关关系越密切（） 相关关系包括数量型变量的线性相关关系和非线性相关关系，但是不包括属性变量之间的相关关系。( ) 两变量的线性相关系数为-1，表明两变量之间（） 相关系数的值越大，说明变量之间的线性相关程度越强（） 相关关系r的取值范围在-1和+1之间，r的值越接近与-1或+1，则表明线性相关关系越强，越接近与0,则表明其线性相关关系越弱。（） 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（）。 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 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。() 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（）