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对变量x、y有观测数据(xi,yi)(i=1,2,…,10),得散点图1;对变量u,v有观测数据(ui,vi)(i=1,2,…,10),得散点图2.由这两个散点图可以判断(  )

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F= XiYe+ XeYi  F=Xi 2+Yi 2-R2  F= Xi Yi +XeYe  F= Ye- Y i  
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  
F= Xi- Xe  F= Ye+Yi  F=Xi2+Yi 2-R2  F= Xe- Y i  
两个变量独立  两个变量间没有线性相关关系  两个变量间可能有函数关系  两个变量间一定有函数关系  
0  ﹣1  1  2  
相关系数为0.8452  相关系数为0.7245  相关系数为-0.8452  y对x的回归系数为0.9861  y对x的回归系数为0.7245  
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  

变量x 与y 正相关,u 与v 正相关

  变量x 与y 负相关,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 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  
如果变量x与y之间存在着线性相关关系,则我们根据实验数据得到的点(xi,yi)(i=1,2,…,n)将散布在某一条直线的附近   如果两个变量x与y之间不存在着线性关系,那么根据它们的一组数据(xi,yi)(i=1,2,…,n)不能写出一个线性方程   设x,y是具有相关关系的两个变量,且y关于x的线性回归方程为叫做回归系数   为使求出的线性回归方程有意义,可用统计检验的方法来判断变量y与x之间是否存在线性相关关系  

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