在质量管理中，经常研究两个变量是否存在相关关系，这时可使用散布图进行研究
在直线相关分析中，r=1表示两变量间的相关关系为（）。
在直线相关分析中，r＝1表示两变量间的相关关系为（）。
对于一组服从双变量正态分布的资料，经直线相关分析得相关系数r>0，若对该资料拟合回归方程，则其回归系数6（）
两变量X和Y的相关系数为0.8，则其回归直线的判定系数为（）。
为了判断两个变量间是否有相关关系，抽取了30对观测数据。计算出了他们的样本相关系数为0.65，对于两变量间是否相关的判断应该是这样的（）.
散点密集于一条直线，且呈水平分布，可初步判断两变量为（）。
在质量改进中，常常要分析研究两个相应变量是否存在相关关系，可以用（）来进行。
两变量呈直线关系，且为双变量正态分布时，研究其是否相关时，可首先考虑应用（）
在质量管理中，经常要研究两个变量是否存在相关关系，这时可使用散布图进行研究
相关关系按研究指标变量的多少可分为一元相关（单相关）和多元相关（复相关）；按指标变量之间依存关系的形式可分为线性相关（直线相关）和非线性相关（曲线相关）；按指标变量变化的方向可分为正相关和负相关。（）
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。
对于一组服从双变量正态分布的资料，经直线相关分析得相关系数r>0，若对该资料拟合回归方程，则其回归系数b（）
对于一组服从双变量正态分布的资料，经直线相关分析得相关系数r=0.9，对该资料拟合回归直线，则其回归系数b值（）
假设两变量为线性关系，且为等距或等比变量，但不是正态分布。计算其相关系数最好使用（ ）相关。
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（）。
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。
【单选题】在质量改进中，常常要分析研究两个相应变量是否存在相关关系，可以用（）来进行。
当直线相关系数=0时，说明变量之间不存在任何相关关系。（)
采用相关图法分析工程质量时，散布点形成自左向右向下的条直线带，说明两变量之间的关系为（）
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（）
4、若资料满足双变量正态分布，经计算样本回归系数b＜0，而且假设检验结果有统计学意义，则可以认为两变量呈负相关？
8、假设两变量呈线性关系，一变量为正态等距变量，另一变量为真正的二分变量，那么表示两变量相关时应选用
