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()。
回归分析是根据相关关系的具体形态，选择一个合适的（），来近似地描述变量间的平均变化关系。
相关分析可以指出变量间相互关系的具体形式，也可以从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况
因果图用于研究两个变量间的相关关系。（）
两个变量间的相关关系称为（）
变量间的关系指两个或两个以上的变量相联系的性质，它们主要有相关关系、（）关系、（）关系3种类型。
两个变量间的线性相关关系越不密切，相关系数r值就越接近()。
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。
当一元线性回归分析中的相关系数γ=－0、952时，表明两个变量呈（）关系。
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
如果两个变量间的相关系数的绝对值位于0~0.3之间，可以认为它们之间的相关关系是（）
进行相关分析时，可以用（）来展示两个变量间的关系。
（）又称相关图，指两个可能相关的变量数据用点画在坐标图上，通过观察分析来判断两个变量之间的相关关系。
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（）。
在散点图上我们可以分析出两个定量变量的相关关系
两个变量的数量变化关系可以用一阶导数来表示。
进行相关分析时，假定相关的两个变量：（ ）
两变量间相关分析是分析两个变量间的数量变化依存关系
两个变量间的线性相关关系愈不密切，相关系数r值就愈接近数（)
【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。
对具有相关关系的两个或两个以上的变量，根据其关系的具体形式选择合适的数学模型，并将变量间的相关关系与具体数学模型相结合，以近似地表现变量间的平均变动关系，这种统计分析是()。
数据分析时，进行（)是为了确认变量间的相关性。
题目:为了用图形直观展示高维样本间的距离关系,可以采用的数据分析技术是（）
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（）
