当自变量工的值增加，而因变量y的值减少，则变量之间存在着( )。A．非线性相关性关系B．负相关关系C．正相关关系D．不相关
当相关数r>0时,两个变量之间的相关关系为() A、完全线性相关B、正相关C、线性不相关D、负相关
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( )。A．不相关B．正相关C．负相关D．非线性相关E．无法判定
当样本相关系数－1r0时，变量间存在（ ）关系。A．正相关B．不相关C．负相关D．完全负相关
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（ ）。A.不相关B.正相关C.负相关D.非线性相关E.不能确定
2014年某企业员工的工资和月平均工资的散点图如下：根据以上散点图，工龄和月平均工资两个变量的相关关系为（ ）。A.正相关、线性相关B.负相关、线性相关C.正相关、非线性相关D.负相关、非线性相关
根据变量X和变量Y的散点图,可以看出这两个变量间的相关关系为()。 A.正相关B.非线性相关C.负相关D.线性相关E.完全相关
2017年某企业员工的工龄和月平均工资的散点图如下：A.正相关、线性相关B.负相关、线性相关C.正相关、非线性相关D.负相关、非线性相关
根据变量X和变量U的散点图，可以看出这两个变量间的相关关系为()。A:正相关B:不相关C:负相关D:线性相关E:完全相关
根据变量x和变量y的散点图，可以看出这两个变量间的相关关系为（）。A.正相关B.线性相关C.不相关D.负相关E.完全相关
当pearson相关系数r＝1时，变量x和y的相关关系为（ ）。A.高度线性相关B.不完全相关关系C.完全正相关关系D.不相关关系E.完全负相关关系
散点呈直线趋势，当x增加y减小时，可初步判断两变量为（）A、正相关关系B、负相关关系C、不相关D、还不能确定E、非线性关系
变量间的相关关系按其形式划分有（）。A、正相关B、负相关C、线性相关D、不相关E、非线性相关
若两组变量值的线性相关系数小于－0.8，则说明这两组变量值（）A、不相关B、完全线性负相关C、低度线性负相关D、高度线性负相关
当一元线性回归分析中的γ=－0.952且大于临界值时，表明两个变量呈（）关系。A、不相关B、正相关C、负相关D、直线相关
当相关系数时，可判断两个变量之间的相关关系为（）。A、正相关B、完全线性相关C、线性不相关D、负相关
在研究自变量X与因变量Y之间的线性相关关系时，相关系数r0时，表示两个变量（）.A、负相关B、正相关C、线性不相关D、无法判断
当两个变量的取值变化彼此互不影响时，称为（ ）现象。A、正相关B、负相关C、不相关D、非线性相关
多选题根据变量X和变量Y的散点图，可以看出这两个变量间的相关关系为（ ）。A正相关B线性相关C不相关D负相关E完全相关
单选题当一元线性回归分析中的γ=－0.952且大于临界值时，表明两个变量呈（）关系。A不相关B正相关C负相关D直线相关
单选题当相关系数r=1时，表明两个变量x与y（）A不相关B完全线性负相关C完全线性正相关D非线性相关
多选题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( )。A不相关B正相关C负相关D非线性相关E不能确定
单选题当相关系数r＞0时，两个变量之间的相关关系为( )A完全线性相关B正相关C线性不相关D负相关
单选题当两个变量的取值变化彼此互不影响时，称为（ ）现象。A正相关B负相关C不相关D非线性相关
单选题散点呈直线趋势，当x增加y减小时，可初步判断两变量为（）A正相关关系B负相关关系C不相关D还不能确定E非线性关系
单选题在研究自变量X与因变量Y之间的线性相关关系时，相关系数r0时，表示两个变量( ).A负相关B正相关C线性不相关D无法判断
单选题当一元线性回归分析中的相关系数γ=－0、952时，表明两个变量呈（）关系。A正相关B负相关C不相关D直线相关