度量两个变量之间是否存在线性关系的统计学参数为（）

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-0．9，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-0.6，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（）。 在说明两个变量之间的线性关系的强弱时，若（ ），可视为中度相关。 在说明两个变量之间的线性关系的强弱时，若（），可视为中度相关 在说明两个变量之间的线性关系的强弱时，若（），可视为中度相关。 度量吸收度和溶液浓度之间是否有线性关系可以用 用来表示只有一个自变量的线性回归,常用于两个变量接近线性关系的场合（） 相关系数r仅仅是x与y之间线性关系的一个度量，不能用于描述非线性关系。 如果两个变量之间大致存在线性关系，则可考虑用一条直线来表示两者之间的关系（） 线性回归是指解释变量和被解释变量之间呈现线性关系。（ ） 用于检验解释变量x和被解释变量y之间的线性关系是否显著的是 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 度量两个变量之间相关关系的统计量是（）。 用于检验解释变量x和被解释变量y之间的线性关系是否显著的检验方法是（） 相关系数可以用于描述变量之间的非线性关系。（ ） 分析两个变量之间的相关关系，通常通过观察变量之间的散点图和求解相关系数的大小来度量变量之间线性关系的相关程度。若相关系数是根据总体全部数据计算出来的，一般称为（　　）。 为了检验多元线性回归模型中被解释变量与所有解释变量之间线性关系在总体上是否显著，应该采用（）。