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()。
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
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（）
描述两变量之间的相互关系宜用散点图。
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（）。
这个相关散点图表示（）https://assets.asklib.com/images/image2/2017050314561359555.png
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（）
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
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。（)
【单选题】散点图矩阵通过（）坐标系中的一组点来展示变量之间的关系
图中这个相关散点图表示（）。
