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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
相关关系的两个变量不是因果关系 散点图能直观地反映数据的相关程度 回归直线能代表线性相关的两个变量之间的关系，可以进行预测 任一组数据都有合理的回归直线方程
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
低度线性相关 无线性相关关系 高度线性相关 中度线性相关
两个变量的任何一组观测值都能得到线性回归方程 在平面直角坐标系中，用描点的方法得到表示两个变量的关系的图象叫做散点图 线性回归方程反映了两个变量所具备的线性相关关系 线性相关关系可分为正相关和负相关
完全相关关系 正线性相关关系 非线性相关关系 不相关
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
正线性相关关系 负线性相关关系 非线性关系 函数关系
低度线性相关 无线性相关关系 高度线性相关 中度线性相关
两个变量间负相关 两个变量间完全线性相关 两个变量间线性不相关 两个变量间部分线性相关
相关关系的两个变量不一定是因果关系 散点图能直观地反映数据的相关程度 回归直线最能代表线性相关的两个变量之间的关系 任一组数据都有回归直线方程
正线性相关关系 负线性相关关系 非线性关系 函数关系
正相关、线性相关 负相关、线性相关 正相关、非线性相关 负相关、非线性相关
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