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据两个变量 x , y 之间的观测数据画成散点图如图所示,这两个变量是否具有线性相关关系?____________(填“是”或“否”)

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变量x与y正相关,u与v正相关  变量x与y正相关,u与v负相关  变量x与y负相关,u与v正相关  变量x与y负相关,u与v负相关  
图中每一点代表一个观测值  横坐标值代表变量×的观测值  纵坐标值代表变量Y的观测值  它是用来测度回归模型对样本数据拟合程度的图形  它是用来反映两变量之间相关关系的图形  
图中每一点代表一个观测值  横坐标值代表变量X的观测值  纵坐标值代表变量Y的观测值  它是用来反映两变量之间相关关系的图形  它是用来测度回归直线对样本数据拟合程度的图形  
变量x与y正相关,u与v正相关   变量x与y正相关,u与v负相关   变量x与y负相关,u与v正相关   变量x与y负相关,u与v负相关  
散点图中的点分布越集中,说明两个变量的相关性越强  散点图中的点分布越均匀,说明两个变量的相关性越强  若两个变量的变动方向相同,则为完全正相关  如果各个观测点落在一条直线上,则为完全相关  
变量x与y正相关,u与v正相关   变量x与y正相关,u与v负相关   变量x与y负相关,u与v正相关   变量x与y负相关,u与v负相关  
变量x与y正相关,u与v正相关    变量x与y正相关,u与v负相关    变量x与y负相关,u与v正相关    变量x与y负相关,u与v负相关  
自变量取值一定时,因变量的取值带有一定随机性的两个变量之间的关系叫做相关关系  在平面直角坐标系中用描点法得到表示具有相关关系的两个变量的一组数据的图形叫做散点图  线性回归直线方程最能代表观测值 x y 之间的关系  任何一组观测值都能得到具有代表意义的回归直线方程  
变量x与y正相关,u与v正相关   变量x与y正相关,u与v负相关   变量x与y负相关,u与v正相关   变量x与y负相关,u与v负相关  
变量x与y正相关,u与v正相关   变量x与y正相关,u与v负相关   变量x与y负相关,u与v正相关   变量x与y负相关,u与v负相关  
变量x与y正相关,u与v正相关

  变量x与y正相关,u与v负相关

  变量x与y负相关,u与v正相关

  变量x与y负相关,u与v负相关  

图中每一点代表一个观测值  横坐标值代表变量X的观测值  纵坐标值代表变量Y的观测值  它是用来测度回归直线对样本数据拟合程度的图形  它是用来反映两变量之间相关关系的图形  
变量取值一定时,因变量的取值带有一定随机性的两个变量之间的关系叫做相关关系  在平面直角坐标系中用描点的方法得到表示具有相关关系的两个变量的一组数据的图形叫做散点图  回归直线方程最能代表观测值 x y 之间的关系  任何一组观测值都能得到具有代表意义的回归直线方程  
变量x与y正相关,u与v正相关   变量x与y正相关,u与v负相关   变量x与y负相关,u与v正相关   变量x与y负相关,u与v负相关  

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