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在研究自变量X与因变量Y之间的线性相关关系时,常采用的图为( )。

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完全相关关系  正线性相关关系  非线性相关关系  负线性相关关系  
r越大,两变量的线性相关性越强   R2越大,两变量的线性相关性越强   r的取值范围为(﹣∞,+∞)   R2的取值范围为[0,+∞)  
正相关  负相关  线性相关  非线性相关  单相关  F.、复相关  
完全负线性相关  不完全线性相关  完全正线性相关  无线性相关关系  
线性相关程度越弱  负相关程度越强  没有相关关系  线性相关关系无法判断  
非线性相关性关系  负相关关系  正相关关系  不相关  
完全负线性相关   低度线性相关   完全正线性相关   不存在线性相关  
正相关  非线性相关  负相关  线性相关  完全相关  
相关关系等同于因果关系  Pearson相关系数适用于变量间非线性相关关系的判断  根据相关的程度变量间相关关系可以分为完全相关、不完全相关和不相关  根据相关的方向变量间相关关系可以分为正相关和负相关  根据相关的形式变量间相关关系可以分为线性相关和非线性相关  
相关关系等同于因果关系  Pearson相关系数适用于变量间非线性相关关系的判断  根据相关的程度变量间相关关系可以分为完全相关、不完全相关和不相三  根据相关的方向变量间相关关系可以分为正相关和负相关  根据相关的形式变量间相关关系可以分为线性相关和非线性相关  
必须确定自变量和因变量,即自变量是给定的,因变量是随机的  回归系数既可以是正值,也可以是负值  一个回归方程既可以由自变量推算因变量的估计值,也可以由因变量的值计算自变量的值  两个变量都是随机的  两个变量存在线性相关关系,而且相关程度显著  
X和Y存在低度相关的线性相关关系  X和Y存在中度相关的线性相关关系  X和Y完全正线性相关  X和Y,完全负线性相关  
X和Y存在低度相关的线性相关关系  X和Y存在中度相关的线性相关关系  X和Y完全正线性相关  X和Y完全负线性相关  
正相关关系  负相关关系  直线相关关系  曲线相关关系  零相关关系  
两者没有相关关系  两者完全正线性相关  两者没有线性相关关系  两者完全负线性相关  
价格是自变量  需求量是因变量  需求量是邕变量  价格每上升10元,需求量下降100公斤  需求量和价格之间不存在线性相关关系  

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