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（）

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-0.6，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（　　）。 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（）。 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。（ ） 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。（ ） 多重共线性指的是解释变量与被解释变量之间存在的线性关系 线性回归是指解释变量和被解释变量之间呈现线性关系。（ ） 多重线性回归相比较，以下说法正确的是（ ）。: Logistic回归回归系数和模型的假设检验不可采用方差分析 Logistic回归的反应变量必须是分类变量 Logistic回归的自变量既可以是分类变量，也可以是定量变量 Logistic回归系数的估计方法采用最大似然估计 Logistic回归要求反应变量与自变量之间存在非线性关系 在模型的设定过程中，省略了重要的解释变量，或者由于变量间为非线性关系而设定为线性关系从而导致异方差的产生。 变量x和变量y的相关系数为（），说明二者不存在线性关系 分析两个变量之间的相关关系，通常通过（　　）来度量变量之间线性关系的相关程度。 一元线性回归方程中，回归系数表示自变量每变动一个单位时因变量的平均变动值（） 分析两个变量之间的相关关系，通常通过（　　）来度量变量之问线性关系的相关程度。 在一元线性回归方程中，回归系数表示自变量每变动一个单位时，因变量的平均变动值（） 金融衍生工具与基础产品或基础变量的联动关系是线性关系。() 如果两个变量之间的内在关系是非线性关系，我们可以把一个非线性关系转化为线性回归关系（） ( )是反映两变量间相关关系密切程度的指标