从变量的相互关系的方向看。相关关系可以分为（）。

主成分分析：从多个数值变量（指标）之间的相互关系入手，利用降维的思想，将多个变量（指标）化为少数几个具有相关关系的综合变量（指标）的统计方法 用来描述双变量资料的相互关系的密切程度或相互关系的方向的统计图是(　　)。 相关关系按相关方向分（）和（）。 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。( ) 标准曲线的相关系数反映的是自变量与因变量的相互关系 校准曲线的相关系数是反映自变量与因变量之间相互关系的（） 变量X对变量Y的相关关系，同变量Y对X的相关关系是（）。 相关关系的方向仅适用于()层次的变量。 如何根据相关系数r判断两变量间相互关系的密切程度？ 按相关的方向,相关关系可以分为()。 按相关的方向，相关关系可以分为（）。 变量之间的函数关系和相互关系一定条件下可以（） 不相关关系是指变量之间没有任何关系或者说变量之间的相互系数为（）。 按照相关方向，两个变量的相关关系可分为( )。 随机变量之间的相关性可以用相关系数进行描述，相关系数既可以描述变量间的线性相关关系，也可以描述非线性相关关系。（ ） 相关系数等于0，说明两变量之间不存在直线相关关系；相关系数等于1，说明两变量之间存在完全正相关关系；相关系数等于-1，说明两变量之间存在完全负相关关系。 按变量之间关系的密切程度区分，相关关系可以分为正相关和负相关。 变化方向相反的两个变量间的相关关系是( )。 变量之间的关系包括函数关系和相关关系（） 相关关系是变量之间所表现出来的一种数学关系，判断变量之间是否具有相关关系的依据既可以用数量变量，也可以用属性变量。( )