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。（）
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（）是用来描述现象之间依存关系的图形，以显示现象之间相互关系的形态、方向和密切程度。
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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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当一个变量的变化完全由另一个变量确定时，称这两个变量之间的关系为（）。
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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。
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因果关系分析法，是从事物变化的因果关系质的规定性出发．用统计方法寻求市场变量之间依存关系函数表达式的一类预测方法。这类预测方法，在社会经济现象预测中常用的方法有两种，即（）
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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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相关关系是指变量与变量之间存在着一种确定性的数量依存关系。
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（）是指变量之间存在的严格确定的依存关系。
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建立税收分析模型涉及函数关系的应用。有人认为函数关系是描述变量之间相互关系的数学表达式，对于自变量的每一个值，因变量可能有不同的数值与之相对应，表现出一定的波动性、随机性，但又总是围绕着它们的平均数并遵循着一定规律而变动。请问函数关系的概念是这样吗？
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（）是指变量之间客观存在的非严格确定的依存关系。
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相关关系是指指标变量之间（ ）的依存关系。
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统计学上为研究有关社会经济现象之间互相依存关系的密切程度建立了一个（）描述指标？
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相关关系按研究指标变量的多少可分为一元相关（单相关）和多元相关（复相关）；按指标变量之间依存关系的形式可分为线性相关（直线相关）和非线性相关（曲线相关）；按指标变量变化的方向可分为正相关和负相关。（）
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相关分析的对象主要是变量之间的相关关系，而相关关系泛指两个变量之间的相互依存关系。
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相关关系是指变量与变量之间存在者一种确定性的数量依存关系。（）
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能测定变量之间相关系密切程度的主要方法是（）
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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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神经网络从本质上来说是一个函数，该函数建立起来了从网络输入变量到输出变量之间的映射关系。
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两个变量之间为完全相关即两个变量之间为函数关系。 （ ）
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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。
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当相关系数r（)时，x和y之间符合直线函数关系，称x与y完全相关。A．=+1B．=-1C．=±1D．接近1
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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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当自变量的数值确定后，因变量的数值也随之完全确定，这种关系属于（）。 （1）相关关系 （2）函数关系 （3）回归关系 （4）随机关系
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关于相关系数的描述正确的是相关系数的取值在－1．00到＋1．00之间，常用小数形式表示B．仅关于相关系数的描述正确的是相关系数的取值在-1．00到+1．00之间，常用小数形式表示 B．仅从相关系数值的大小来看，相关系数值越大，表示相关程度越密切 C．当两个变量的相关系数达到1时．说明一个变量决定另一变量的大小 D．两个变量的相关系数值是两个变量共变的比例
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