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()。
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
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（）。
折线图和散点图都可以用来反映两个变量之间的关系。（）
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。
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
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（）。
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（）。
描述300人肺活量与身高关系可画散点图。
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（）。
在散点图上我们可以分析出两个定量变量的相关关系
5维数据用散点图矩阵进行可视化，至少需要几个散点图呢？
1、如果散点图不存在直线趋势，也不能说明两变量一定不相关，只能说是直线相关关系不显著，也可能存在某种非线性相关，要根据图形和后续的假设检验具体分析。
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。
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()。
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。（)
【单选题】散点图矩阵通过（）坐标系中的一组点来展示变量之间的关系
两变量的相关分析中，若散点图的散点完全在一条直线上，则其相关系数r为（）。
我们常用散点图来直观判断（）变量之间的相关性
