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()。
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
散点图表示的是（）构成图表示的是（）
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（）。
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
散点图适用于表示条图适用于表示百分条图适用于表示直方图适用于表示线图适用于表示
散点图表示的是（）
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（）。
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（）。
散点图只适用于有相关关系的资料。
在散点图上我们可以分析出两个定量变量的相关关系
依据相关散点图可判定现象之间是
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。
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()。
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( )。
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。（)
图中这个相关散点图表示（）。
