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
当两个变量的点子在散布图不不呈现出直线带状时，可以判定两变量不相关。（）
当两个变量的点子在散布图不不呈现出直线带状，且无任何其他规律，可以判定两变量不相关。（）
回归分析是一种重要的商情分析工具，回归线是一条能代表散点图上分布趋势的直线。下列说法中正确的是（）。
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（）。
运用直线趋势法估价，估价对象或类似房地产的历史价格的时间序列散点图，应表现出明显的直线趋势。（）
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。
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
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（）。
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（）。
如果有三个变量，并且自变量为分类变量，散点图可以通过对点的形状或者点的颜色来区分
家庭收入与家庭消费支出的散点图大致呈直线型，表明家庭收入与家庭消费支出存在着线性关系。（ ）
散点图不可以提供的信息（）
为研究某病成年男性患者血浆清蛋白含量(Alb)与血红蛋白含量(Hb)之间的关联,某医生测得10名患者Alb含量(g/L)及Hb含量(g/L),两变量的散点图如下。若进行直线相关分析,下列一定成立的是30f29a3390e0e579e4fd1e7414b38b52.png
如果变量X和变量Y之间的相关系数为1，说明两变量之间存在（）。
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()。
运用直线趋势法估价,估价对象或类似房地产的历史价格的时间序列散点图,应表现出明显的直线趋势。（
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。（)
在对两个变量x,y进行线性回归分析时,有下列步骤: 1所求出的回归直线方程作出解释; 2收集数据; 3求线性回归方程; 4求未知参数; 5根据所搜集的数据绘制散点图。 如果根据可行性要求能够作出变量,x,y具有线性相关结论,则在下列操作中正确的是（）
1、使用数据集Sample10_02.sav完成t检验，简要说明统计显著性情况 使用数据集Sample10_03.sav完成变量Burglary、Larcenytheft、Vehicletheft的矩阵散点图和相关系数表，分别从主观判断和系数说明角度简要说明三变量两两之间的线性相关性强度 使用数据集Sample10_03.sav，以Violentcrime为因变量，以Propertycrime为自变量完成线性回归方程的求取，并对汇总表和方差分析表进行简要解读
关于口腔境界叙述中错误的是散点呈直线趋势，当x增加y减小时，可初步判断两变量为（）
如果两变量间的相关系数为－1，说明两变量间存在（）
