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

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() 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（）。 只含有一个解释变量的线性总体回归模型简称一元线性回归模型或: 简单线性回归模型|简单非线性回归模型|线性回归模型|非线性回归模型 r为一元线性回归模型中自变量x与因变量y的相关系数，下列模型错误的是（）。   对于一元线性回归模型，如果自变量是显著的，那么自变量所对应的系数应该显著的不为0。（ ） 一元线性回归中,相关系数为时,表明变量间无线性关系（） 在一元线性回归中判定系数等于（）的平方 以Y为因变量、X为自变量，建立一元线性回归模型Y=β0+β1X+ε。关于该回归模型的说法()。   当回归系数大于零时，两个变量的关系是正相关；而当回归系数小于零时，两个变量的关系是负相关（） 只涉及一个自变量的一元线性回归模型可以表示为（） 只涉及一个自变量的一元线性回归模型可以表示为（）。 一元线性回归模型系数的确定主要通过（ ）法 若两个变量的(线性)相关系数为0，则这两个变量（ ）。 自变量x与因变量y的数据如下表所示，一元线性回归预测模型中的系数a为() 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（）。 一元线性回归模型Y=β0+β1X+ε中，反映由自变量变化引起的因变量线性变化的是（） 自变量x与因变量y的数据如下表所示，一元线性回归预测模型中的系数b为() 已知两个变量高度正相关，其相关系数的取值最可能落入( )。 对于一元线性回归模型，样本回归函数的离差和等于0。（ ） 多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别？