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上面哪一个图用点的密集程度和趋势表达两变量间的相关关系

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相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向  相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标  相关系数是以两变量与各自平均值的离差为基础  相关表和相关图可确切地表明两个变量之间相关的程度  
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  
两个变量间不存在线性相关关系  两个变量间没有任何相关关系  两个变量间存在中度相关关系  两个变量间存在非线性相关关系  
两个变量间不存在线性相关关系  两个变量间没有任何相关关系  两个变量间存在中度相关关系  两个变量间不存在非线性相关关系  
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  
两个变量间不存在线性相关关系  两个变量间没有任何相关关系  两个变量存在中度相关关系  两个变量间存在非线性相关关系  
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  
两个变量间不存在线性相关关系  两个变量间没有任何相关关系  两个变量间存在中度相关关系  两个变量间存在非线性相关关系  
两个变量间不存在线性相关关系  两个变量间没有任何相关关系  两个变量间存在中度相关关系  两个变量间存在非线性相关关系  
两个变量间不存在线性相关关系   两个变量间没有任何相关关系   两个变量间存在中度相关关系   两个变量间存在非线性相关关系   
两个变量间不存在线性相关关系  两个变量间没有任何相关关系  两个变量间存在中度相关关系  两个变量间存在非线性相关关系  
如果两个变量之间相关,当一个变量的取值由小变大,另一个变量的取值也应该由小变大  相关关系并不等同于因果关系  两个变量之间的相关形式都是线性的  当一个变量的取值变化完全由另一个变量的取值变化所确定时,这两个变量间的关系为完全相关  两个变量之间的关系只有完全相关和不相关两种形式  
直条图  圆图  线图  直方图  散点图  
直条图  圆图  线图  直方图  散点图  

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