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()。
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。
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（）
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。
在以下4个散点图中，其中适用于作为线性回归的散点图为（ ）ac30eb2ae6e9bbc23c56001a7b441343.png
在散点图上我们可以分析出两个定量变量的相关关系
在以下四个散点图中， 其中适用于作线性回归的散点图为（ ）。http://image.zhihuishu.com/zhs/onlineexam/ueditor/201808/943b1e6a9ffd4cf3b91e64de47c57326.png
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。
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。（)
