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（） 当两变量间是低度线性相关关系时，相关系数r小于（） 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。 当两变量间有高度线性相关关系时，相关系数r小于1且大于（） 变量间的线性相关系数为0，表明两变量之间（） 两变量间简单线性相关系数r等于0，说明 线性相关系数具有线性不变性，即同时对变量X、Y做相同的线性变换如X1=2X+1， Y1=2Y+1,变化之后的两个变量X1、Y1之间的相关系数与X、Y之间的相关系数相等。( ) 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。 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（ ）。 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。( ) 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。() 两个变量间的线性相关关系愈不密切，相关系数r值就愈接近（）。 相关系数r<0表示对与X没有线性关系（） 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。（） 两个变量间的线性相关关系越不密切，相关系数就越接近（） 在一元线性回归分析预测过程中，相关系数r反映变量x和y之间线性相关关系的密切程度，只有r小于某个临界值时，才能认为x与y确实线性相关，也只有这时回归方程才有意义，才可以用于预测计算。 相关系数越接近±1，表明变量之间的线性相关程度（）。 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