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()。
回归分析是根据相关关系的具体形态，选择一个合适的（），来近似地描述变量间的平均变化关系。
从变量的相互关系的表现形式看。相关关系可以分为（）。
进行相关分析时.两个变量间的关系可以用（）来展示。
校准曲线的相关系数是反映自变量和因变量间的相互关系的。（）
相关分析中，用于判断两个变量之间相互关系类型的图形是（）。
从变量的相互关系涉及的因素看。相关关系可以分为（）。
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
从变量之间相互关系的表现形式看，相关关系可分为（）。
如果两个变量间的相关系数的绝对值位于0~0.3之间，可以认为它们之间的相关关系是（）
结构化决策是指问题的影响变量之间的相互关系可以用数学形式表达。
相关分析的对象主要是变量之间的相关关系，而相关关系泛指两个变量之间的相互依存关系。
进行相关分析时，可以用（）来展示两个变量间的关系。
根据变量之间的相互关系的表现形式，将相关关系分为（）。
根据相关关系中自变量的不同，相关回归分析预测法可以分为（）、（）、（）等几种主要类型。
在散点图上我们可以分析出两个定量变量的相关关系
如果要分析3个或者3个以上的定量变量的相关关系，可以采用
两变量间相关分析是分析两个变量间的数量变化依存关系
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。
对具有相关关系的两个或两个以上的变量，根据其关系的具体形式选择合适的数学模型，并将变量间的相关关系与具体数学模型相结合，以近似地表现变量间的平均变动关系，这种统计分析是()。
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。（)
研究两个变量间的相关关系称之为二元回归分析，研究多个变量间的相关关系称为多元回归分析（）
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。（）
从变量之问相互关系的程度来看, 相关关系可以分为（）
