相关系数越接近±1，表明变量之间的线性相关程度（）。

两变量X与Y间线性相关关系达到最高时，相关系数可能等于（）。

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当所有观测值都落在回归直线上，则这两个变量之间的相关系数为（）

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线性回归模型的拟合优度可采用可决系数进行评判。可决系数越高，模型拟合效果越好；可决系数越小，模型拟合效果越差。

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K-Means聚类法要求自变量之间不存在共线性，是因为（）

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在多元回归模型的检验中，目的是检验每一个自变量与因变量在指定显著性水平下是否存在线性相关关系的是（）

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如果两个变量不独立，那这两者的相关系数必然不等于0。

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在多元回归模型的检验中，目的是检验每一个自变量与因变量在指定显著性水平上是否存在线性相关关系的检验是（）

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统计图中的散点图主要用来观察变量之间的相关关系。

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给出下列结论：  （1）在回归分析中，可用指数系数R方的值判断模型的拟合效果，R方越大，模型的拟合效果越好； （2）在回归分析中，可用残差平方和判断模型的拟合效果，残差平方和越大，模型的拟合效果越好； （3）在回归分析中，可用相关系数r的值判断模型的拟合效果，r越小，模型的拟合效果越好； （4）在回归分析中，可用残差图判断模型的拟合效果，残差点比较均匀地落在水平的带状区域中，说明这样的模型比较合适．带状区域的宽度越宽，说明模型的拟合精度越高。 以上结论中，正确的有（）个

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