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1、相关系数r等于0，说明两个变量之间不存在相关关系。这样说不对。相关系数r是根据样本数据计算的度量两个变量之间线性关系强度的统计量。如果相关系数r=0，说明两个变量之间不存在线性相关关系。
2、是不对的。相关系数r是根据样本数据计算的度量两个变量之间线性关系强度的统计量。如果相关系数r=0，说明两个变量之间不存在线性相关关系。并不说明变量之间不存在其它相关关系，比如非线性相关关系。
3、相关系数等于零表明两个变量之间的关系是非线性相关关系。相关系数为0说明两变量不存在直线相关关系，但这并不意味着两个变量之间不存在其他类型的关系。
4、对的。相关系数为0，表示两变量不存在相关关系。
5、当r=0时，说明X和Y两个变量之间无直线关系。相关系数 相关系数是变量之间相关程度的指标。样本相关系数用r表示，总体相关系数用ρ表示，相关系数的取值一般介于-1～1之间。相关系数不是等距度量值，而只是一个顺序数据。
6、相关系数是由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母 r 表示。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。
是相关系数的么？它等于0表示完全没有线性相关关系。
是不对的。相关系数r是根据样本数据计算的度量两个变量之间线性关系强度的统计量。如果相关系数r=0，说明两个变量之间不存在线性相关关系。并不说明变量之间不存在其它相关关系，比如非线性相关关系。
相关系数r等于0，说明两个变量之间不存在相关关系。这样说不对。相关系数r是根据样本数据计算的度量两个变量之间线性关系强度的统计量。如果相关系数r=0，说明两个变量之间不存在线性相关关系。
1、由于相关系数r是个比值，不是等单位度量值所以，当γ1=0.70， γ2=0.35时，只能说明γ1比γ2相关更高，但不能认为r1的相关 程度是r2的两倍，同理也不能认为r由0.70—0.80时与0.30—0.40变化一样大。
2、相关关系的两个特点 现象之间确实存在着数量上的依存关系。现象间的数量依存关系值是不确定的。相关关系的种类 （1）按照相关的方向不同分为：正相关和负相关。
3、简述相关关系的特点。查看答案解析 【正确答案】 （1）现象之间确实存在着数量上的依存关系。如果一个现象发生数量上的变化，则另一个现象也会相应地发生数量上的变化。（2）现象之间数量上的关系不是确定的。
4、数学变量间的相关关系：相关关系：当一个或几个相互联系的变量取一定的数值时，与之相对应的另一变量的值虽然不确定，但它仍按某种规律在一定的范围内变化。变量间的这种相互关系，称为具有不确定性的相关关系。
5、相关关系是客观现象存在的一种非确定的相互依存关系，即自变量的每一个取值，因变量由于受随机因素影响，与其所对应的数值是非确定性的。相关分析中的自变量和因变量没有严格的区别，可以互换。
6、相关关系，又称统计关系。它反映现象之间存在的，但并不严格固定的数量依存关系。它的特点是：(1)现象之间确实存在数量上的客观内在联系，表现为一个现象发生数量上的变化，另一现象也相应地发生数量变化。
零阶偏听偏相关系数，是按Pearson简单相关系数公式计算得到的相关系数。
中介变量是指在两个变量之间存在的一种变量，该变量在两个变量之间传递信息或解释两个变量之间的关系。中介变量通常用于解释因果关系的机制，其中一个变量对另一个变量的影响通过一个或多个中介变量传递。
zero的含义是“零”，表示数量或程度完全为零。zero也可以表示“没有”，在口语中常用于否定句或疑问句的回答中。例句：The temperature outside is zero degrees Celsius. 外面的温度是零摄氏度。
zero是英语单词，其意思是“零”。作为数字，“zero”通常表示数字0，也可以用作数学术语或计算机编程语言中的术语。在计算机编程语言中，zero有许多用法。
zero释义：零点，零度，零。例句1：We could put the energy， the zero of energy there.我们可以把能量零点放在能量最低的状态这里。解析：这里的zero翻译为零点。
Zero是英语中的一个词汇，作为名词时，它的意思是“零”，表示“没有任何数量或价值”。Zero还可以作为形容词使用，表示“无”，“空”，“无效”等意思。总之，Zero作为一个英语单词，具有着丰富的含义和用法。
若内积空间中两向量的内积为0，则称它们是正交的。如果能够定义向量间的夹角，则正交可以直观的理解为垂直。
正交一定不相关，反之不一定。统计独立必正交，反之不一定。综上所述，统计独立的条件最严格，其次是正交，最后是不相关。
两个平面正交的定义是若内积空间中两向量的内积为0，则称它们是正交的。如果能够定义向量间的夹角，则正交可以直观的理解为垂直。在计算技术中，该术语用于表示某种不相依赖性或者解耦性。
正交的两个向量的乘积为0，所以要判断向量是否正交，就看两向量的积是否为 0。做内积就是说，对应的分量相乘，再加起来。
正交最早出现于三维空间中的向量分析。 在3维向量空间中， 两个向量的内积如果是零， 那么就说这两个向量是正交的。 换句话说， 两个向量正交意味着它们是相互垂直的。
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