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。

在一元线性回归分析中，对简单相关系数，来说，结论正确的有（） 一元线性回归方程中，相关系数越接近1，表示线性关系越好（） 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（） A于一元线性回归模型，以Se表示估计标准误差，r表示样本相关系数，则有（）。 对于一元线性回归模型，以Se表示估计标准误差，r表示样本相关系数，则有（　　）。 对于一元线性回归模型，以se表示估计标准误差，r表示样本相关系数，则有()。 已知某一元线性回归模型的判定系数为0.64，则相关系数是（　　　） 在一元线性回归模型中对回归系数显著性检验的t统计量和对因变量与自变量相关系数检验的t统计量没有关系 自变量x与因变量y的数据如下表所示，一元线性回归预测模型中的系数a为() 自变量x与因变量y的数据如下表所示，一元线性回归预测模型中的系数b为() 在应用一元直线回归法进行成本形态分析时，相关系数r应满足的条件有（）。 一元线性回归分析预测法是回归分析预测中()的方法。 一元线性回归预测法中，自变量和因变量的个数之和是（   ）。 回归分析预测法可以分为一元回归分析预测法和多元回归分析预测法；也可以分为线性回归预测和非线性回归预测。（） 若变量x与y之间的相关系数r=0.52，则回归方程的判定系数=（ ）。 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（） 一元线性回归分析的预测包括（　　）。