反映两个变量之间线性关系的密切程度的是（）

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（）。 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。 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（） 线性回归是指解释变量和被解释变量之间呈现线性关系。（ ） 如果两个变量之间大致存在线性关系，则可考虑用一条直线来表示两者之间的关系（） 相关系数是测定两个变量之间关系密切程度的惟一方法 ( )是反映两变量间相关关系密切程度的指标 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 决定系数表示自变量与应变量间线性关系的密切程度，其值在[0，1]区间内（） 表示两个变量之间的线性关系的密切程度可用相关系数γ表示，γ的值在（）之间，如该值为正，表示Y随X增加而（），称为（）；该值为负，表示Y随X的增加而（），称为（） 相关系数可以用于描述变量之间的非线性关系。（ ） 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 分析两个变量之间的相关关系，通常通过观察变量之间的散点图和求解相关系数的大小来度量变量之间线性关系的相关程度。若相关系数是根据总体全部数据计算出来的，一般称为（　　）。 用于检验解释变量x和被解释变量y之间的线性关系是否显著的是 一元线性回归模型是用于分析一个自变量X与一个因变量Y之间线性关系的数学方程。（ ） 简单相关系数能够排除其他变量的影响而单独反映两个变量之间相关关系的密切程度。( ) 能够反映两个变量的线性相关程度，但不能度量变量之间的非线性相关程度的是（）