能够反映两个变量的线性相关程度，但不能度量变量之间的非线性相关程度的是（）

如果变量x与y之间的相关系数为1，则说明两个变量之间是完全正线性相关。 如果变量x与y之间的相关系数为1，则说明两个变量之间是完全正线性相关。 如果变量x与y之间的相关系数为1，则说明两个变量之间是完全正线性相关（） 变量间的线性相关系数为0，表明两变量之间（） 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(　　)。 相关系数越接近±1，表明变量之间的线性相关程度（）。 两个变量x与y之间完全线性相关，以下结论中正确的是() 相关系数的值越大，说明变量之间的线性相关程度越强（） 两变量具有线性相关关系，其相关系数r=-0.9，则两变量之间（） 对两个定量变量同时进行了线性相关和线性回归分析，r有统计学意义（P<0.05），则b： 相关系数是反映两个随机变量之间线性相关程度的统计指标，如果两个随机变量X和Y之间协方差为0.0031，方差分别为0.04和0.09,据此可以判断X和Y之间是（ ）。 相关分析主要是用来衡量变量间线性相关的密切程度；回归分析则是定量地给出变量间的变化规律（） 相关关系包括数量型变量的线性相关关系和非线性相关关系，但是不包括属性变量之间的相关关系。( ) 校准曲线的放映两个变两之间线性相关的密切程度（） 当|r|=0时，表示两指标变量完全线性相关;当|r|=1时，表示两指标变量不存在线性相关。(　　) 两个变量间的线性相关关系越不密切，相关系数就越接近（） 下列关于相关系数的说法中，正确的有（）。Ⅰ相关系数的取值范围是[-1，+1]Ⅱ当ρ>0时，两变量为正线性相关Ⅲ当ρ<0时，两变量为负线性相关Ⅳ当ρ=0时，表示两变量为完全线性相关 当回归模型中两个或多个解释变量高度线性相关时，模型中就存在序列相关（） 当回归模型中两个或多个解释变量高度线性相关时，模型中就存在序列相关（） 对于具有线性相关关系的随机变量，可以计算( )来描述变量之间相互依存程度。