两个变量分布都是真正的二分变量，要计算两者之间相关系数，最恰当的方法是

A、B 两个变量的相关系数 r=1，这两个变量之间的关系是()。 若两个变量之间的相关系数为-1，则这两个变量是（） 若两个变量之间的相关系数为-1,则这两个变量是 bit和sbit都是用来定义位变量，所以两者之间没有区别，可以随便替换使用（） 两个变量之间的相关关系叫( ) 研究两个变量之间的相关关系 两个变量之间的相关关系称为（） 当两个变量的变动方向相反时，这两个变量之间的相关关系称为( )。 两个变量之间的相关系数为0.85，表明这两个变量之间存在确定性的数学关系。 当两个变量之间的相关系数r=-0.985时，说明这两个变量的相关程度很低 若两变量之间的相关系数为-1，则这两个变量是（ ） 假设两变量线性相关，一变量为正态、等距变量，另一变量为二分名义变量。计算它们的相关系数时应选用（　　） 正相关是指两个变量之间的变化方向都是上升的趋势，而负相关是指两个变量之间的变化方向都是下降的趋势 由两个变量是否相关可以直接判定二者之间是否存在因果关系。（） 由两个变量是否相关可以直接判定二者之间是否存在因果关系（） 如果两个变量观测值的Pearson相关系数为-0.9，则这两个变量之间的关系为()   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 两个行为变量的观测值皆为顺序变量，则研究这两个变量之间的相关系数时，宜用（）。 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（）。 如果两个变量不独立，那这两者的相关系数必然不等于0。