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两个变量之间的线性相关程度越低，其线性相关系数的数值（ ）
| A．越接近于-1 | B．越接近于0 | C．越接近于1 | D．越小 |
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| A．越接近于-1 | B．越接近于0 | C．越接近于1 | D．越小 |
，
)
表示解释变量
对于预报变量
的贡献率，
，表示回归效果越好；②在回归直线方程
中，当解释变量
平均增加
个单位；③两个变量相关性越强，则相关系数的绝对值就越接近于
；④对分类变量
与
，对它们的随机变量
的观测值
来说，
与
的回归模型中，分别计算了4组数据的相关系数
如下，其中拟合效果最好的是（ ）
，使得
成立;
、
、
，总有
成立;
(
)，
值越大，变量之间的线性相关程度越高.
的值越大，说明残差平方和越大；
，
越接近1，相关程度越大，
得到的回归直线方程为
，那么直线
；
是用来判断两个分类变量是否有关系的随机变量，只对于两个分类变量适合；