如果两个变量之间的线性相关程度很高，则其相关系数应接近于（）。

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（） 变量间的线性相关系数为0，表明两变量之间（） 两个变量间的线性相关关系越不密切，相关系数就越接近（） 已知两个变量之间存在负线性相关关系， 表示回归系数，r表示相关系数，则下列说法中()是对的。 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(　　)。 线性相关系数可以表达的两变量间（） 中国大学MOOC: 如果两个变量之间的相关程度很高，则其相关系数应该接近于（）。 两个变量间的线性相关关系越不密切，相关系数r值就越接近（ ）。 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、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。( ) 相关系数r的绝对值越接近1，说明变量之间线性相关程度越高。 两个变量间的线性相关关系愈不密切，相关系数r值就愈接近（）。 如果变量X、Y之间的线性相关系数为-1，则表明变量X、Y之间是非独立的。 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 随机变量之间的相关性可以用相关系数进行描述，相关系数既可以描述变量间的线性相关关系，也可以描述非线性相关关系。（ ） 已知两个正相关变量的一元线性回归模型的判定系数为0.64，则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为 已知两个正相关变量的一元线性回归模型的判定系数为0.64，则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为（） 相关系数是用来测定两个变量之间相关性程度的指标，不仅适用于线性相关关系，而且在曲线相关情况下仍然适用。