是的，K值越大越靠近y轴。在统计学和数据分析中，K值通常指的是变量之间的相关系数，特别是在多元回归分析中，它用来衡量一个自变量对因变量的影响程度。当K值越大时，表示这个自变量对因变量的影响越大，也就是说，这个自变量与因变量之间的关系越强。在几何意义上，这可以理解为自变量与因变量之间的线性关系越接近于垂直于y轴，即越接近于y轴。
具体来说，在散点图中，如果K值接近1，那么数据点会非常紧密地分布在一条接近垂直于y轴的直线上，这表示自变量对因变量的影响非常大。相反，如果K值接近0，那么数据点会均匀地分布在图中，没有明显的线性关系，这时自变量对因变量的影响较小。
因此，K值越大，表示自变量对因变量的影响越大，自变量与因变量之间的关系越强，这在几何上表现为数据点越接近于y轴。这个概念在统计学和数据分析中非常重要，因为它帮助我们理解变量之间的关系，并为决策提供依据。