如果某一回归方程的相关系数r小于临界值r（β，n－2），下列说法（）成立。

在一元线性回归分析中，若相关系数为r，回归方程拟合程度最好的是()。 在一元线性回归分析中，若相关系数为r，回归方程拟合程度最好的是（） 若变量x与y之间的相关系数r=0.9，则回归方程的判定系数等于（）。 在一元线性回归分析预测过程中，相关系数r反映变量x和y之间线性相关关系的密切程度，只有r小于某个临界值时，才能认为x与y确实线性相关，也只有这时回归方程才有意义，才可以用于预测计算。 根据《环境空气质量评价技术规范（试行）》（HJ663-2013）,当用秩相关系数进行变化趋势判定时,如果秩相关系数大于临界值,表明变化趋势有统计意义：如果秩相关系数小于等于临界值,表示基本无变化（） 在一元线性回归分析中，若相关系数为r，回归方程拟合程度最好的是(    )。 相关系数r越大，则估计标准误差Sxy值越大，从而直线回归方程的精确性越低。（） 相关系数r越大，则估计标准误差Se值越大，从而直线回归方程的精确性越低（） 相关系数r越大，则估计标准误差Sxy，值越大，从而直线回归方程的精确性越低。（） 相关系数r越大，则估计标准误差Se值越大，从而直线回归方程的精确性越低（） 如果两个变量的相关系数为负，以下那个回归方程有问题： 中国大学MOOC: 相关系数越接近于1，回归方程的拟合度越好；相关系数越接近于-1，回归方程的拟合度越差。（ ） 相关系数可以说明回归方程代表性的大小。（） 已知某一直线回归方程的判定系数为 0.81，则自变量与因变量之间的相关系数为 已知某一直线回归方程的判定系数为 0.81，则自变量与因变量之间的相关系数为（） 判定系数R2的值越大，则回归方程()。 体内分析中色谱法标准曲线的回归方程，要求相关系数γ不小于（） y倚x的回归方程与x倚y的回归方程，两者的相关系数总是相等的。 若一回归方程式y=10-7x，当x为2时，则预测y值应为何? 当一元线性回归方程的简单相关系数r=0时，则变量的散点图可能是（）。