在说明两个变量之间的线性关系的强弱时，若（），可视为中度相关。

两变量观测值的Pearson相关系数为0.9，说明这两个变量之间的线性关系为（）。 下列两个变量之间的关系中，哪一个是线性关系（） 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。 度量两个变量之间是否存在线性关系的统计学参数为（） 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。 用来表示只有一个自变量的线性回归,常用于两个变量接近线性关系的场合（） 如果两个变量之间大致存在线性关系，则可考虑用一条直线来表示两者之间的关系（） 线性回归是指解释变量和被解释变量之间呈现线性关系。（ ） 多重共线性指的是解释变量与被解释变量之间存在的线性关系 回答的是线性关系强弱的问题（） 相关系数可以用于描述变量之间的非线性关系。（ ） 多重共线性是指解释变量之间存在完全或近似的线性关系 分析两个变量之间的相关关系，通常通过观察变量之间的散点图和求解相关系数的大小来度量变量之间线性关系的相关程度。若相关系数是根据总体全部数据计算出来的，一般称为（　　）。 用于检验解释变量x和被解释变量y之间的线性关系是否显著的是 非线性关系是当自变量x变动时，因变量y随即变动。（） 非线性关系是当自变量x变动时，因变量y随即变动。（　　） 非线性关系是当自变量x变动时，因变量y随即变动。 非线性关系是当自变量x变动时，因变量y随即变动。（） 一元线性回归模型是用于分析一个自变量X与一个因变量Y之间线性关系的数学方程。（ ） 变量x和变量y的相关系数为（），说明二者不存在线性关系