变量和变量的Pearson相关系数R=1，这说明变量和变量间的相关关系是（）。

当pearson相关系数r＝1时，变量x和y的相关关系为（　　）。 当pearson相关系数r=1时，变量X和Y的相关关系为（）。 Z变量与Y变量的相关系数r=-0.85。这说明随着Z变量的增大，Y变量（　　）。 变量X和变量Y，的Pears0n相关系数T=1，这说明变量X和变量Y间的相关关系是（） 如果变量x和变量y之间的相关系数为﹣1，这说明两个变量之间是（）。 两变量X和Y之间的Pearson相关系数r=0.8,可视为（）。 若两变量x和y之间的相关系数为-1,这说明两个变量之间 x变量与y变量的相关系数γ=－0．85。这说明随着x变量的增大，y变量（） 相关分析中，如果两个变量间pearson相关系数r=0，就表示（　） 相关分析中，如果两个变量间Pearson相关系数r=0，就表示()。 如果变量X和变量Y之间的相关系数为1，说明两个变量之间存在（）。 相关系数为+1时，说明两变量安全相关，相关系数为-1时，说明两个变量不相关。() 若两变量X和y之间的Pearson相关系数大于0.3且小于0.5，则说明（　）。 若两变量X和Y之间的Pearson相关系数大于0.3且小于0.5，则说明（ ）。 散布图中相关系数r = -1说明两变量之间的关系为()。 在相关分析中，如果两个变量间Pearson相关系数r=0，这表示()。 在相关分析中，如果两个变量间Pearson相关系数r=0，这表示（）。 在相关分析中，如果两个变量间Pearson相关系数r=0,这表示（）。 相关系数等于0，说明两变量之间不存在直线相关关系；相关系数等于1，说明两变量之间存在完全正相关关系；相关系数等于-1，说明两变量之间存在完全负相关关系。 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（ ）。