()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。

已知两个变量之间存在负线性相关关系， 具有相关关系的两个变量的特点是() 如果皮尔逊相关系数等于0，表明两个属性没有相关关系 当相关系数r＞0时，两个变量之间的相关关系为（） 两个变量间的Pearson相关系数为0．9，则这两个变量间的相关关系为( )。 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。( ) 当两变量间是低度线性相关关系时，相关系数r小于（） 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(　　)。 相关系数r是在曲线相关条件下，说明两个变量之间相关关系密切程度的统计分析指标（） 若两个变量的(线性)相关系数为0，则这两个变量（ ）。 当相关系数r＞0时，两个变量之间的相关关系为(    ) 偏相关分析是指在研究两个变量之间的线性相关关系时，排除其他变量的干扰之后所测量到的两个变量真正的相关系数，即偏相关分析是控制“第三者”后所获得的甲乙二者的 “净”相关系数。直线相关分析是指两个变量之间是否存在直线相关关系，以及相关的方向和程度。根据上述定义，下列不属于偏相关分析的是（ ）。 下列结论正确的是（）①数量关系是一种确定性关系；②相关关系是一种非确定性关系；③回归分析是对具有函数关系的两个变量进行统计分析的一种方法；④回归分析是对具有相关关系的两个变量进行统计分析的一种常用方法 若两个变量存在负线性相关关系,则建立的一元线性回归方程的判定系数R2的取值范围是() 若两个变量存在负线性相关关系，则建立一元线性回归方程得到的判定系数R2的取值范围是（）。 ?两个变量的相关系数为0，意味着他们不存在相关关系。（　　） 判断两个现象相关关系密切程度越强时，相关系数r的绝对值是（） 相关关系是指指标变量之间的不确定的依存关系，相关关系是一种因果关系，两个指标变量受第三个指标变量影响而发生的共变关系，不属于相关关系。(　　) 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。（ ） 当积差相关系数r=0时,对两个变量之间关系的最佳解释是