相关关系包括数量型变量的线性相关关系和非线性相关关系，但是不包括属性变量之间的相关关系。( )

试验数据由于受各种偶然因素的影响，变量之间常不具有击数关系，而只有相关关系，这时可利用（）找出能描述它们之间相关关系的定量曲线或表达式。

相关系数的取值与相关方向和相关程度的对应关系。

回归系数和相关系数都可用来判断现象之间相关的密切程度。（）

相关系数r的数值范围介于±1之间。"+"号表示变化方向一致，即正相关；“—”号表示变化方向相反，即负相关。相关系数的绝对值大小表示两种变量之间的密切程度，或相关的程度，其取值不同，表示相关程度不同。

相关系数r的（）±1之间。“+”号表示变化方向一致，即正相关；“-”号表示变化方向相反，即负相关。相关系数的绝对值大小表示两种变量之间的密切程度，或相关的程度，其取值不同，表示相关程度不同。

相关和回归分析是揭示和处理变量之间相关关系的重要统计方法（）

相关分析侧重于考察变量之间相关关系的密切程度，回归分析则侧重于考察变量之间数值变化规律。（）

散点图是描述变量之间关系的一种直观的方法，从相关图中大体上可以看出变量之间的关系形态及关系强度。 图中表现出正向线性相关性的是（）。

测定变量之间相关关系的密切程度，并计算相关数，称为（ ）。

排列图是用来发现和显示两组相关数据之间相关关系的类型和程度，或确认其预期关系的一种示图工具。

用于描述两个变量之间相关关系的统计图是