线性回归是对两个具有相关关系的数量指标进行线性拟合获得最佳直线回归方程,从而在相关分析的基础上进行指标预测。()

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（）。 已知两个变量之间存在负线性相关关系， 回归线拟合程度的另一测度是线性相关系数ro 两变量具有线性相关关系，其相关系数r=-0.9，则两变量之间（） 线性回归分析得出相关系数等于零，意味着两变量间不存在任何相关关系。（） 线性回归分析得出相关系数等于零，意味着两变量间不存在任何相关关系（） 在一元线性回归分析中，若相关系数为r，回归方程拟合程度最好的是（） 在一元线性回归分析中，若相关系数为r，回归方程拟合程度最好的是（） 在一元线性回归分析中，若相关系数为r，回归方程拟合程度最好的是()。 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。( ) 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。 在一元线性回归分析中，若相关系数为r，回归方程拟合程度最好的是(    )。 当两变量间是低度线性相关关系时，相关系数r小于（） 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 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（） 若两个变量的(线性)相关系数为0，则这两个变量（ ）。 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（ ）。 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(　　)。 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。（ ） 通过建立回归方程可表达两个具有线性相关变量间的定量关系，操作步骤