相关系数主要用来描述变量间的因果关系。

相关系数越接近±1，说明变量间的相关关系越密切（） 相关系数越接近±1，说明变量间的相关关系越密切（） 变量和变量的Pearson相关系数R=1，这说明变量和变量间的相关关系是（）。 相关变量之间可能完全没有因果关系，或者只有间接而没有直接因果关系。（） 相关变量之间可能只有间接而没有直接因果关系，或完全没有因果关系（） 相关变量之间可能完全没有因果关系，或者只有间接而没有直接因果关系（） 因果关系研究主要采用（）的方法来确定变量之间的因果关系。 如果两变量间的相关系数为－1，说明两变量间存在（） 变量X和变量Y的Pearson相关系数r＝1，这说明变量和变量间的相关关系是（） 专技天下: 关于变量之间的相关关系与因果关系，下列描述正确的是（ ）。 变量间的因果关系检验方法有哪些？ 相关分析可以判断变量之间的因果关系 相关系数等于0，说明两变量之间不存在直线相关关系；相关系数等于1，说明两变量之间存在完全正相关关系；相关系数等于-1，说明两变量之间存在完全负相关关系。 相关系数越接近于-1,表明两变量间（） 线性相关系数可以表达的两变量间（） 两个变量间的Pearson相关系数为0．9，则这两个变量间的相关关系为( )。 变量间的线性相关系数为0，表明两变量之间（） 当两变量间是低度线性相关关系时，相关系数r小于（） 如何根据相关系数r判断两变量间相互关系的密切程度？ 相关系数可以用于描述变量之间的非线性关系。（ ）