观察两个数值变量是否存在线性关系的统计图是（）。
相似题目
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在质量管理中，经常研究两个变量是否存在相关关系，这时可使用散布图进行研究
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你可以使用（）来看两个变量之间是否存在某种关系。
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为了分析观察某些市场变量之间是否存在着因果关系以及自变量的变动对因变量的影响程度，应当选择的市场调查方法是（）。
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Pearson积矩相关系数r经检验有统计学意义，P值很小，是否意味着两变量间一定有很强的线性关系？
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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。
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在质量管理中，经常要研究两个变量是否存在相关关系，这时可使用散布图进行研究
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用（）能够确定两个以上的变量之间是否存在统计关系并基于此对变量进行描述和预测。
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用来描述双变量资料的相互关系的密切程度或相互关系的方向的统计图是（）。
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若两个变量间的线性相关系数为-1，则表明这两个变量间存在着（）
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研究两个变量之间是否存在确定关系的统计学方法（）
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如果两个变量之间大致存在线性关系，则可考虑用一条直线来表示两者之间的关系（）
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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。
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由两个变量是否相关可以直接判定二者之间是否存在因果关系。
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能够描述双变量资料相互关系的密切程度或方向的统计图是( )。
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研究两个变量之间关系的图是（）
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在判定两个变量之间是否存在因果关系时，只要看两者之间是否高度相关就可以了。（）
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按自变量和因变量之间是否存在线性关系，可将回归分析预测法分为（ ）。
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一元线性回归方程中b大于0，表示两个变量之间存在正相关关系。
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【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。
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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。
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若两个变量存在负线性相关关系，则建立的一元线性回归方程的判定系数的取值范围是
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计算出方程后，需要对回归关系进行检测，即判断两个变量之间是否确实存在直线关系。
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质量管理中，研究两个变量之间关系的图是（)图。
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相关系数数值越大说明两个变量之间存在的线性相关关系越密切。（)