两变量之间的相关关系可以用（）来展示。

大数据可以用来研究相关关系。 两变量之间的相关关系称为（） 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。（ ） 相关分析的对象主要是变量之间的相关关系，而相关关系泛指两个变量之间的相互依存关系。 散布图也叫（），是用来研究、判断两个变量之间相关关系的图 通过相关表可以粗略地看出两个变量之间存在着相关关系，这种相关关系表现为（） 相关关系中，用于判断两个变量之间相关关系类型的图称为（） 研究两个变量之间的相关关系 两个变量之间的相关关系叫( ) 两个变量之间的相关关系称为（） 如果两个变量都是定序变量，可以用古德曼和古鲁斯卡的Gamma系数来测量它们之间的相关关系。 从变量之间相关关系的方向看，相关关系包括( )。 统计图中的散点图主要用来观察变量之间的相关关系（） 进行相关分析时，两个变量间的关系可以用（）来展示。 进行相关分析时，两个变量间的关系可以用（）来展示。 两变量具有线性相关关系，其相关系数r=-0.9，则两变量之间（） 线性回归中的相关系数是用来作为判断两个变量之间相关关系的一个量度。（） 相关关系描述的是两个变量之间的数量关系（） 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。( ) 分析两个变量之间的相关关系，通常通过（　　）来度量变量之间线性关系的相关程度。