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()。
相关系数r>0时,散点图中散点的分布形态为()
对双变量资料作直线相关分析时,所建立的直线回归方程与各散点之间的关系是()。
散点密集于一条直线,且呈水平分布,可初步判断两变量为()。
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。
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()。
在散点图中,坐标中各个“散点”愈接近于线性,说明()。
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()。
相关系数r>0时,散点图中散点的分布形态为()。
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()。
在以下4个散点图中,其中适用于作为线性回归的散点图为( )ac30eb2ae6e9bbc23c56001a7b441343.png
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
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()。
散布图中相关系数R=0.3可以判定为强正相关。()
在计算Pearson相关系数前,一般建议先用散点图对数据进行捕述,因为( )。
图中这个相关散点图表示()。
相关系数r>0时,散点图中散点的分布形态为()