可决系数能够衡量x和y之间线性关系强度，相关系数则不能。

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（） 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-0.6，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（）。 线性相关系数具有线性不变性，即同时对变量X、Y做相同的线性变换如X1=2X+1， Y1=2Y+1,变化之后的两个变量X1、Y1之间的相关系数与X、Y之间的相关系数相等。( ) （　　）系数衡量的是资产收益率和市场组合收益率之间的线性关系。 如果x和y之间相关系数等于1，那么 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（） 可决系数在数值上等于简单线性相关系数的平方 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（） 当相关系数r（）时，x和y之间符合直线函数关系，称x与y完全相关。 当相关系数r（）时，x和y之间符合直线函数关系，称x与y完全相关 可决系数实际上就是相关系数的平方，所以其特点和作用均与相关系数相同（） 如果x和y之间的相关系数等于1，那么（ ）。 如果变量X、Y之间的线性相关系数为0，则表明变量X、Y之间是独立的。( ) 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（　　）。 假设X与y之间的相关系数为r1，y与x之间的相关系数为r2，则r1和r2之间的关系为（）