线性回归中的相关系数是用来作为判断两个变量之间相关关系的一个量度。（ ）

这道判断题的答案是正确的。下面我将对题目进行解析，并提供一些浅显易懂的例子帮助理解。 **题目解析：** - **线性回归**是一种统计学方法，用于研究两个或多个变量之间的关系。其中一个变量（称为因变量）被预测为另一个或几个变量（称为自变量）的函数。 - **相关系数**是用来衡量两个变量之间线性关系强度和方向的一个数值指标。最常用的相关系数是皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient），其取值范围从-1到+1。当相关系数接近于+1时，表示两变量间存在较强的正向线性关系；接近于-1时，则表示存在较强的负向线性关系；而接近0则意味着两者之间几乎没有线性关系。 **为什么选“正确”？** - 相关系数确实可以用来评估两个变量之间是否存在线性关联以及这种关联的程度如何。它是量化两个变量间线性依赖程度的有效工具之一。 - 通过计算相关系数，我们可以快速了解数据集中两个特征是否具有显著的线性联系，这对于后续的数据分析、模型构建等步骤都非常重要。 **示例说明：** 假设我们正在研究学生的考试成绩与他们每周学习时间之间的关系。如果我们收集了足够多的学生样本，并记录下每位学生的学习时间和最终得分，那么就可以使用线性回归分析来探索这两者之间的潜在联系。此时，计算出的相关系数可以帮助我们判断学习时间与考试成绩之间是否存在明显的线性趋势。例如，如果得到的相关系数为0.85，这就表明随着学习时间增加，考试成绩也倾向于提高，且这种正向关系相当强烈。相反地，若相关系数接近0，则可能意味着学习时间长短对学生考试成绩的影响不大。