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()。
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（）。
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（）
当两变量的相关系数r=0时，应结合散点图作出合理的解释。
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
在线性相关条件下，研究两个和两个以上自变量对两个以上因变量的数量变化关系，称为多元线性回归分析。
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（）
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（）
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
变量A和B间无论作相关分析还是简单线性回归分析均应先绘制散点图。
（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' />
1、如果散点图不存在直线趋势，也不能说明两变量一定不相关，只能说是直线相关关系不显著，也可能存在某种非线性相关，要根据图形和后续的假设检验具体分析。
回归分析方法：(甲)编制相关图表(散点图、依存关系分析表)；(乙)计算相关系数，反映变量之间相关的密切程度和相关方向；(丙)建立回归方程，进行估计预测。
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()。
散点图可以对变量之间存在的相关关系的形式、紧密程度作大致的判断。（)
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（）
1、使用数据集Sample10_02.sav完成t检验，简要说明统计显著性情况 使用数据集Sample10_03.sav完成变量Burglary、Larcenytheft、Vehicletheft的矩阵散点图和相关系数表，分别从主观判断和系数说明角度简要说明三变量两两之间的线性相关性强度 使用数据集Sample10_03.sav，以Violentcrime为因变量，以Propertycrime为自变量完成线性回归方程的求取，并对汇总表和方差分析表进行简要解读
4、在两个变量的回归分析中做散点图是为了（）.
