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。
通过相关图,可以直观地判断变量之间( )。
相关系数是测定变量之间相关关系的唯一方法。
回归分析法也称相关分析法,它是依据预测的()原理,在分析市场现象自变量和因变量之间相关关系的基础上,建立变量之间的同归方程,并将同归方程作为预测模型,根据自变量在预测期的数量变化来预测因变量变化的预测方法。
测度相关关系的方式有三种,即()
因果关系分析法,是从事物变化的因果关系质的规定性出发.用统计方法寻求市场变量之间依存关系函数表达式的一类预测方法。这类预测方法,在社会经济现象预测中常用的方法有两种,即()
相关和回归分析是揭示和处理变量之间相关关系的重要统计方法()
回归预测是经常使用的一种()预测方法,是研究变量之间相关关系的数理统计分析方法。
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()。
相关分析的对象主要是变量之间的相关关系,而相关关系泛指两个变量之间的相互依存关系。
利用散布图分析判断两个变量相关性的常用方法有()
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()
下列选项中哪个是研究两个以上变量之间相关关系的预测方法()
测定变量之间相关关系密切程度的主要方法是()。
因果预测分析法是指分析影响产品销售量(因变量)的相关因素(自变量)以及它们之间的函数关系,并利用这种函数关系进行产品销售预测的方法,因果预测分析法最常用的是()。
每一个因果链都必须代表变量之间存在相关关系,而不是变量之间存在因果关系,且所有的因果链都应当有明确的极性。
相关系数是测定变量之间相关关系的唯一方法
具有相关关系的变量之间的联系,如果我们对它们有了深刻的规律性认识,并且能够把影响因变量变动的因素全部纳入方程,这时的相关关系也可能转化为函数关系。
不能建立变量之间因果关系的方法有:( )
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。
关于相关系数的描述正确的是相关系数的取值在-1.00到+1.00之间,常用小数形式表示B.仅关于相关系数的描述正确的是相关系数的取值在-1.00到+1.00之间,常用小数形式表示 B.仅从相关系数值的大小来看,相关系数值越大,表示相关程度越密切 C.当两个变量的相关系数达到1时.说明一个变量决定另一变量的大小 D.两个变量的相关系数值是两个变量共变的比例
分析因变量与自变量之间的相关关系,根据自变量的数值变化,去预测因变量数值变化的预测方法是()
因果预测分析法是指分析影响产品销售量(因变量)的相关因素(自变量)以及它们之间的函数关系,并利用这种函数关系进行产品销售预测的方法,因果预测分析法最常用的是()