如果你不知道两个变量概念之间的关系，只知道这两个变量的相关系数很高，请问你可能做出什么样的解释？

当两个变量之间的相关系数r=-0.985时，说明这两个变量的相关程度很低 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( )。 若两变量之间的相关系数为-1，则这两个变量是（ ） 若两个变量的(线性)相关系数为0，则这两个变量（ ）。 两个变量间的Pearson相关系数为-0.3则这两个变量（）   两个变量间的Pearson相关系数为-0.3则这两个变量( ) 相关表中，如果两个变量之间的变化方向是一致的，则这两个变量之间存在着（） 如果两个概念的外延完全重合，则这两个概念之间的关系是（　　） 两个变量的 Pearson 相关系数为-0.57，则这两个变量间可视为（）。   两个变量的Pearson相关系数为0.33，则这两个变量间可视为（ ）   两个变量的Pearson相关系数为0.03，则这两个变量间可视为（ ）。   如果发现两个具有随机趋势的变量呈正相关的关系，请问这两个变量最可能是以下哪种关系？（ ?） 在不知道两个因素之间的关系或两个因素在认识上比较模糊而需要对这两个因素之间的关系进行调查和确认时，可以通过（ ）法来确认二者之间的关系： 两个变量间的Pearson相关系数为0，表明这两个变量间没有关系（） 当两变量的相关系数接近-1时，表示这两个随机变量之间（）。 当两变量的相关系数接近-1时，表示这两个随机变量之间（） 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( )。 两个相关变量之间的关系可以通过数学中的线性组合来描述，对这两个变量进行的回归分析应是（ ）。 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（　　）。