散点图的形状为一条直线，且两个变量方差均不为O，它们之间的相关系数可能为A.1B.0．5C.0D.-1
散点图的形状为一条直线，且两个变量方差均不为O，它们之间的相关系数可能为
A.1
B.0．5
C.0
D.-1
B.0．5
C.0
D.-1
参考解析
解析：散点图形状为直线，则表示两个变量完全相关，要么是完全正相关，要么是完全负相关。变量的方差为0，则这个变量的各个观测值是相等的。那么如果两个变量有一个方差为0，那么这条直线和x轴或y轴垂直，这种情况的相关系数为0或较低。
相关考题：
相关系数ν>0时，散点图中散点的分布形态为()A.散点完全在一条直线上B.散点完全在一条直线上，且随X增大，Y值也有增大趋势C.散点分布大致呈直线，且随X增大，Y值减小D.散点分布大致呈直线，且随X增大，Y值增大
以下关于统计变量的描述中正确的有( )。A．方差衡量的是变量的观测值如何围绕其平均值分布B．协方差用于表示两个变量之间的相互作用C．相关系数可以用来度量两个变量之间的相关程序D．相关系数等于0，说明两个证券之间没有相关性E．协方差越大，两个证券之间的相关性越大
若两个变量的(线性)相关系数为0，则这两个变量（ ）。A.两个变量独立B.两个变量间没有线性相关关系C.两个变量间可能有函数关系D.两个变量间一定有函数关系E.两个变量在散点图上的点子呈一条直线
以下关于统计变量的描述中正确的有()。A:方差衡量的是变量的观测值如何围绕其平均值分布B:协方差用于表示两个变量之间的相互作用C:相关系数可以用来度量两个变量之间的相关程度D:相关系数等于O，说明两个证券之间没有相关性E:协方差越大，两个证券之间的相关性越大
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（ ）。A、总体相关系数B、相对相关系数C、样本相关系数D、绝对相关系数
散点图是描述变量之间关系的一种直观的方法，从相关图中大体上可以看出变量之间的关系形态及关系强度。关于散点图，下列说法正确的是（）。A、散点图中的点分布越集中，说明两个变量的相关性越强B、散点图中的点分布越均匀，说明两个变量的相关性越强C、若两个变量的变动方向相同，则为完全正相关D、如果各个观测点落在一条直线上，则为完全相关
单选题散点图是描述变量之间关系的一种直观的方法，从相关图中大体上可以看出变量之间的关系形态及关系强度。关于散点图，下列说法正确的是（）。A散点图中的点分布越集中，说明两个变量的相关性越强B散点图中的点分布越均匀，说明两个变量的相关性越强C若两个变量的变动方向相同，则为完全正相关D如果各个观测点落在一条直线上，则为完全相关
多选题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。A分析拟合优度B观察变量之间的散点图C计算残差D求解相关系数的大小