当变量x与y之间存在线性相关关系，0＜r≤1。
当自变量X与因变量Y之间的相关程度r为正时，说明（）
若相关系数r=0.9999，说明x与y之间的关系为（）。
相关系数的假设检验中，当｜r｜时，可认为X变量与Y变量间（）
当相关系数r=一1时，变量x和y的相关关系为（）。
当自变量X与因变量Y之间的相关程度r为负时，说明（）
回归分析中，回归系数b有正负之分，当b取（）时，X与Y之间为正线性相关，当b取（）时，X与Y之间为正线性相关。
当相关系数r小于（）时，X与Y之间为负相关，当r大于（）时，X与Y之间为完全正相关
若相关系数r=1，说明x与y之间的关系为（）。
当相关系数r=-1时，变量X和Y的相关关系为（）。
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（）.
当相关系数r=－1时，变量X和Y的相关关系为（）。
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。A．=+1B．=-1C．=±1D．接近1
15、当相关系数r等于+ 1时，表明成本与业务量之间的关系是
已知变量X和变量Y间的皮尔逊积差相关系数为r，现在将变量X中的每个值都加上一个常数C，并重新计算X和Y间的相关得到相关系数为r，那么r和r之间的关系为
当相关系数r=-1时，变量X和Y的相关关系为（）
散布图中，当r＞0时，称两个变量正相关，这时当 x 的值增加时，y 的值也有增大的趋势（）
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（）
设变量x与y之间的简单相关系数为r=－0.92，这说明这两个变量之间存在着（)相关。
决定系数r的平方值位于0与1之间，它等于Y变量中可以用X变量回归来解释的变差占Y变量总变差中的比例，回归与相关有密切的联系，例如，回归斜率b很容易用r来表示。对b的t检验等于方差分析中的F检验。（）
14、当相关系数r等于+1时，表明成本与业务量之间的关系是
当所有观察值y都落在回归直线yc=a+bx上时，则x与y之间的相关系数（）。 A.r=1 B. -1
