某特定研究中自变量与因变量之间存在的因果关系的程度称为（）
根据相关关系和因果关系的理论，由“北美冰激凌销量和强奸案数量有很高的相关关系”可以判定二者之间存在因果关系。
现实经济生活中，往往要预测的变量和因果变量都不止一个，并且它们之间存在互为因果关系，这就需要将多个回归方程联立求解。这种预测方法称为（）。
产品产量随生产用固定资产价值的减少而减少，说明两个变量之间存在正相关关系。（）
根据变量之间存在的数量关系（如时间关系、因果关系）建立数学模型来进行预测的方法是（）
为了分析观察某些市场变量之间是否存在着因果关系以及自变量的变动对因变量的影响程度，应当选择的市场调查方法是（）。
相关变量之间可能完全没有因果关系，或者只有间接而没有直接因果关系。
两个变量之间存在因果关系的条件是什么
在回归分析当中，以下哪一个相关系数代表了自变量和因变量之间最强的相关关系？（）
两个变量之间存在因果关系需要具备（）的条件。
因果预测分析的基本假设是，事件的存在与发生必有客观原因。可以按事物之间的因果关系，知因测果或倒果查因。所以，建立变量时序规律关系。是整个因果预测分析的基础。这种建模观点是否正确？
两个变量之间存在因果关系的条件是？
由两个变量是否相关可以直接判定二者之间是否存在因果关系。
因果预测分析法是指分析影响产品销售量（因变量）的相关因素（自变量）以及它们之间的函数关系，并利用这种函数关系进行产品销售预测的方法，因果预测分析法最常用的是（）。
（ ） 分析是客观地描述经济事件“是什么”或“不是什么”，要揭示有关经济变量之间的因果关系。
在判定两个变量之间是否存在因果关系时，只要看两者之间是否高度相关就可以了。（）
大数据时代的到来，使我们无法人为地去发现数据中的奥妙，与此同时，我们更应该注重数据中的相关关系，而不是因果关系。其中，数据之间的相关关系可以通过以下哪个算法直接挖掘（ ）。
通过寻找变量之间的因果关系，从而对因变量进行预测，这是广泛采用的因果分析法，主要包括（）等，适用于存在关联关系的数据预测。
存在于两个变量之间的相关关系叫做；存在于三个或三个以上的变量之间的相关关系叫做。
因果模型利用变量之间的相关关系，通过一种变量的变化来预测另种变量的未来变化。（)
事物之间有可能存在两种关系即因果关系和相关关系。（)
教育实验必须揭示变量之间的因果关系（）
回归分析可以帮助我们判断一个随机变量和另一个普通变量之间是否存在某种相关关系。（）
3、当两个变量相关性极强时，可以推导出这两个因素之间存在因果关系。
