反映一个因变量与两个及两个以上自变量组成的一组自变量之间相关程度的统计分析指标称为（）
相关分析侧重于考察变量之间相关关系的密切程度，回归分析则侧重于考察变量之间数值变化规律。（）
在直线相关的条件下，说明两个变量之间的相关关系密切程度的统计分析指标是（）。
不计算相关系数，是否也能判断两个变量之间关系的密切程度（）。
在任何相关条件下，都可以用单相关系数说明变量之间相关的密切程度。（）
相关分析是用一个指标（）来表明现象之间相互依存关系的密切程度。
在相关分析中，当两个变量都是正态连续变量，而且两者之间线性关系，表示这两个变量之间的相关称为（）。
在多元相关分析中，考虑其他变量但假定其保持不变的情况下计算出来的反映某两个变量之间相关程度的统计分析指标，称为（）
下列四个相关系数中反映变量之间关系最密切的数值是（）。
相关分析侧重于考察变量之间相关关系的密切程度，回归分析则侧重于考察变量之问数值变化规律。
复相关系数是指反映一个因变量与两个及两个以上自变量组成的一组自变量之间相关程度的统计分析指标。
测定变量之间相关关系密切程度的主要方法是（）。
当指标变量之间的依存关系密切到函数关系时，称为完全相关。（）
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（）。
分析研究两个变量之间关系密切程度，通过对其中一个变量的观察控制，去估计控制另一个变量的数值，以达到保证产品质量的目的。这种统计分析方法，称为排列图法。
相关系数r是描述回归方程线性关系密切程度的指标r越接近1x和y之间的线性关系越好。
按变量之间关系的密切程度不同，相关关系可分为（）
相关系数是反映两边量间相关关系密切程度的综合指标。（）
回归分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具有依存关系的现象用一个指标表明现象间相互依存关系的方向及密切程度的一种统计分析方法。
在复相关分析中，为了排除其他变量的影响而单独反映两个变量之间相关关系的密切程度，需要计算（）。
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。
判定系数与相关系数是两个既有联系又有区别的指标：(甲)判定系数是反映自变量对因变量的影响程度，用于评价回归方程的拟合优度；(乙)相关系数则用于反映变量之间线性关系的密切程度；(丙)相关系数(r)是判定系数的开方，其数值要大于判定系数；(丁)这两系数既能反映正相关，又能反映负相关。
相关系数r是表示两变量之间密切程度的量，（)值接近1时，关系越密切。
