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。
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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。
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对双变量资料作直线相关分析时，所建立的直线回归方程与各散点之间的关系是（）。
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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。（）
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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（）。
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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（）。
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根据建立的直线回归方程，不能判断出两个变量之间相关的密切程度。
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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。（）
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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（）
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反映变量之间相关关系及关系密切程度的统计分析指标称为（）
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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。
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变量之间的关系按相关程度分可分为（）。
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在回归分析当中，以下哪一个相关系数代表了自变量和因变量之间最强的相关关系？（）
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自相关回归分析市场预测法，是根据同一市场现象变量在（）中各个变量值之间的相关关系，建立一元或多元回归方程为预测模型进行预测。
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在回归分析当中，（）代表了自变量和因变量之间最强的相关关系
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测定变量之间相关关系密切程度的主要方法是（）。
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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（）。
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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。
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按变量之间关系的密切程度不同，相关关系可分为（）
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若变量X和Y之间具有线性相关关系，就可以建立一元线性回归模型进行回归分析。（ ）
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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（）。
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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。
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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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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。
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回归分析可以帮助我们判断一个随机变量和另一个普通变量之间是否存在某种相关关系。（）
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