假设两变量为线性关系，这两变量为等距或等比的数据且均为正态分布，计算它们的相关系数时应选用()

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（）。 r=0说明两个变量之间不存在线性关系。 用来表示只有一个自变量的线性回归,常用于两个变量接近线性关系的场合（） ()是两个等距或等比变量之间的相关关系。 线性回归是指解释变量和被解释变量之间呈现线性关系。（ ） 分析两个变量之间的相关关系，通常通过（　　）来度量变量之间线性关系的相关程度。 分析两个变量之间的相关关系，通常通过（　　）来度量变量之问线性关系的相关程度。 下列两个变量之间的关系中，哪一个是线性关系（） 度量两个变量之间是否存在线性关系的统计学参数为（） 多重共线性指的是解释变量与被解释变量之间存在的线性关系 金融衍生工具与基础产品或基础变量的联动关系是线性关系。() 在说明两个变量之间的线性关系的强弱时，若（ ），可视为中度相关。 在说明两个变量之间的线性关系的强弱时，若（），可视为中度相关 在说明两个变量之间的线性关系的强弱时，若（），可视为中度相关。 非线性关系是当自变量x变动时，因变量y随即变动。（　　） 非线性关系是当自变量x变动时，因变量y随即变动。（） 非线性关系是当自变量x变动时，因变量y随即变动。 非线性关系是当自变量x变动时，因变量y随即变动。（） 多重共线性是指解释变量之间存在完全或近似的线性关系