散点图是描述变量之间关系的一种直观的方法，从相关图中大体上可以看出变量之间的关系形态及关系强度。
根据散点图1，可以判断两个变量之间存在（）。https://assets.asklib.com/psource/2015111117211870193.jpg
两变量的相关分析中，若散点图的散点完全在一条直线上，则（）。
在下面利用给定的样本数据得到的散点图中，X、Y分别为解释变量和被解释变量。问：各图中随机误差项的方差与解释变量之间呈什么样的变化关系？https://assets.asklib.com/psource/2014120316451877637.jpg
折线图和散点图都可以用来反映两个变量之间的关系。（）
两变量相关分析中，若散点图的散点完全在一条直线上，则（）
根据变量X和变量Y的散点图，可以看出这两个变量间的相关关系为()。https://assets.asklib.com/psource/201404301532152669.jpg
根据下面的散点图，可以判断两个变量之间存在（）https://assets.asklib.com/images/image2/2017101615245924771.jpg
当一元线性回归方程的简单相关系数r=0时，则变量的散点图可能是（）。
散点图是描述变量之间关系的一种直观的方法，从相关图中大体上可以看出变量之间的关系形态及关系强度。关于散点图，下列说法正确的是（）。
散点图是描述变量之间关系的一种直观的方法，从相关图中大体上可以看出变量之间的关系形态及关系强度。散点图中，常见的表现形态有（）。
关图又称散布图（或散点图），可以直观地表示变量之间的相关程度（）
简单相关分析的前提条件：两个随机变量；散点图呈线性关系；服从双变量正态分布。
可以用散点图表示两个变量之间的相关性。两个变量之间的关系的密切程度，取决于数据点分布（）。
（单选题） 在画两个变量的散点图时，下面哪个叙述是正确的（）
分析两个变量的回归关系，如果散点分布呈直线趋势，X增加时Y减少，则可初步判断为（）。
在创建两个变量的散点图时，下列说法正确的是（ ）。
在散点图上我们可以分析出两个定量变量的相关关系
如果有三个变量，并且自变量为分类变量，散点图可以通过对点的形状或者点的颜色来区分
（2013年）根据变量X和变量Y的散点图，可以看出这两个变量间的相关关系为（）。<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/uploadfile/5415001-5418000/da02a8930291928c27cf6c2a482cccfa.png' />
若双变量观测值的散点图几乎形成一条直线，则这两个变量之间的相关系数为()。
从案例一的散点图上可以看出，温度和孵化期两个指标之间呈现什么样的关系？
在对两个变量x,y进行线性回归分析时,有下列步骤: 1所求出的回归直线方程作出解释; 2收集数据; 3求线性回归方程; 4求未知参数; 5根据所搜集的数据绘制散点图。 如果根据可行性要求能够作出变量,x,y具有线性相关结论,则在下列操作中正确的是（）
4、在两个变量的回归分析中做散点图是为了（）.
