当所有观测值都落在回归直线上，则两个变量之间的相关系数为()。

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()。 当所有的观察值y都落在直线上时，则x与y之间的相关系数为（） 当两个变量的散点图近似一条直线时，这两个变量之间的相关关系称为( )。 当两个变量之间完全相关时，相关系数的值为（） 当两个变量之间完全相关时，相关系数的值为    (  ) 已知变量X和Y之间的回归方程为，则这两个变量之间的相关关系为( )。 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-0．9，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﹣0.85，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（）。 当回归系数大于零时，两个变量的关系是正相关；而当回归系数小于零时，两个变量的关系是负相关（） 两个变量之间的关系近似地表现为一条直线，则称两个变量之间为()。 描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型是（） 描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型是(　　)。 描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型是（）。 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,则两个变量之间为 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