在线性相关关系中，若两个变量的变动方向相反，一个变量数值增加，另一个变量数值随之减少，则称为（）

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（） 若两个变量存在负线性相关关系，则建立一元线性回归方程得到的判定系数R2的取值范围是（）。 若两个变量存在负线性相关关系,则建立的一元线性回归方程的判定系数R2的取值范围是() 下列反映两个变量的线性相关程度最高的相关系数是 变化方向相反的两个变量间的相关关系是( )。 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。 当两变量间是低度线性相关关系时，相关系数r小于（） 分析两个变量之间的相关关系，通常通过（　　）来度量变量之间线性关系的相关程度。 在线性关系中，若两个变量的变动方向相反，一个变量的数值增加，另一个变量的数值随之减少，或一个变量的数值减少，另一个变量的数值随之增加，则称为（） 分析两个变量之间的相关关系，通常通过（　　）来度量变量之问线性关系的相关程度。 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。（ ） 如果变量x与y之间没有线性相关关系，则()。 两变量X与Y间线性相关关系达到最高时，相关系数可能等于（）。 相关关系中的正相关指的是两个变量的数量变动方向都是上升的。    (    ) 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（） 相关关系按研究指标变量的多少可分为一元相关（单相关）和多元相关（复相关）；按指标变量之间依存关系的形式可分为线性相关（直线相关）和非线性相关（曲线相关）；按指标变量变化的方向可分为正相关和负相关。（） 相关关系按研究指标变量的多少可分为一元相关(单相关)和多元相关(复相关);按指标变量之间依存关系的形式可分为线性相关(直线相关)和非线性相关(曲线相关);按指标变量变化的方向可分为正相关和负相关。(　　) 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