进行相关分析时，可以用（）来展示两个变量间的关系。

相似题目

• 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()。

  A . 正相关 B . 线性相关 C . 不相关 D . 负相关 E . 完全相关

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• 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。

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• 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

  A . 正确 B . 错误

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• 因果图用于研究两个变量间的相关关系。（）

  A . 正确 B . 错误

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• 两个变量间的相关关系称为（）

  A . 单相关 B . 复相关 C . 正相关关系 D . 负相关

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• 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。

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• 进行相关分析时.两个变量间的关系可以用（）来展示。

  A . 散点图 B . 扇形图 C . 直方图 D . 条形图

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• 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()。

  A . -1 B . 1 C . 0 D . 1或-1

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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。

  A . 散布图 B . 控制图 C . 直方图 D . 分层法

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• 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。

  A . A、正相关 B . B、负相关 C . C、不相关 D . D、直线相关

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• 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

  A . 正相关 B . 不相关 C . 负相关 D . 线性相关 E . 完全相关

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• 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（）

  A . 无相关 B . 低度相关 C . 中度相关 D . 高度相关

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• （）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。

  A . 散布图 B . 排列图 C . 因果分析图 D . 直方图

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• 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（）。

  A、靠近某条横直线的程度 B、靠近某条竖直线的程度 C、靠近某条曲线的程度 D、靠近对角线的程度

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• 在散点图上我们可以分析出两个定量变量的相关关系

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• 两个变量的数量变化关系可以用一阶导数来表示。

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• 进行相关分析时，假定相关的两个变量：（ ）

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• 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

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• 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（)

  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() A.-1 B.1 C.0 D.1或-l

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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。

  A．散布图 B．控制图 C．直方图 D．分层法

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• 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()。

  A．回归分析 B．相关分析 C．集中量数分析 D．离中量数分析

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• 数据分析时，进行（)是为了确认变量间的相关性。

  A．一致性检验 B．相关性分析 C．回归分析 D．因子分析

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• 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（）

  A．对应分析（CorrespondenceAnalysis） B．多重对应分析 C．t检验 D．多维尺度分析（（Multi-DimensionalScaling）

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• 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（）

  此题为判断题(对，错)。

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