变量间的关系

两种

可以，比率或回归差补方法可以保持变量间的关系

没见过谁闲着没事去划分变量间关系的!

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变量间的关系在初中和高中阶段变量间的关系，主要就是一次函数关系二次函数关系和反比例函数关系，指数函数，对数函数，三角函数。

变量间的关系是平行关系用图像法表示。根据查询相关公开信息显示，图象法：用图象法表示变量之间的关系时，用横轴上的点表示自变量，用用纵轴上的点表示因变量.表示变量关系时通常把这三种方法结合起来运用。

（1）共变为了推论出两变量之间存在着概率性因果关系，必须遵守两个基本准则：首先，原因和结果变量之间必须存在共变关系；其次，所断言的一个变量影响另一个变量的推论必须是有意义的。两个变量之间有因果关系，它们之间至少是相关的；然后相关不代表因果，相关而非因果关系称为虚假关系。（2）必须合理，因果关系必须在三个层次是合理的：时间顺序：原因必须发生在结果之前，而非目的论解释；当然，因果关系也可能是交互而非单向的。因变量必须能改变：如“收入→性别”是没有意义的。理论上的合理性：因果陈述必须有意义，我们必须能够说明x是怎样影响y的，即使我们不能再经验上证明x是怎样影响y的，我们也需要通过其他研究或现行理论等佐证来给出有关这一关联的合理说法。

两变量之间的相关关系单相关。单相关和复相关是指两个变之间的相关关系。如产品产量与单位产品成本之间的关系、原材料消耗量与生产费用总额之间的关系等。变量之间的相关关变量之间的相关关系是一种非确定性的关系，如果所有样本的数据，点都分布在一直线附近，那么它们之间就是一种线性相关关系，否则不是线性相关关系。如果散点图中，点的分布从整体上看大致在一条直线附近，我们就称这两个变量之间具有线性相关关系，这条直线叫做回归直线相关关系。相关关系：相关关系是客观现象存在的一种非确定的相互依存关系，即自变量的每一个取值，因变量由于受随机因素影响，与其所对应的数值是非确定性的。相关分析中的自变量和因变量没有严格的区别，可以互换。相关分析是对变量两两之间的相关程度进行分析。相关分析的计算方式有两种，分别是Pearson相关系数（适用于定量数据，且数据满足正态分布）、Spearman相关系数（数据不满足正态分布时使用）。单相关分析所用的指标称为单相关系数。

相关系数r的计算公式是：r值的绝对值介于0～1之间。通常来说，r越接近1，表示x与y两个量之间的相关程度就越强，反之，r越接近于0，x与y两个量之间的相关程度就越弱，一般认为：变量间的这种相互关系，称为具有不确定性的相关关系。⑴完全相关：两个变量之间的关系，一个变量的数量变化由另一个变量的数量变化所惟一确定，即函数关系。⑵不完全相关：两个变量之间的关系介于不相关和完全相关之间。⑶不相关：如果两个变量彼此的数量变化互相独立，没有关系。

⑴列表（表格）法：用列表法表示变量之间的关系时,变量对应的数值有限,但比较直观；⑵解析法：用关系式表示变量之间的关系时,给定_自变量的值,都可以求出因变量的值；⑶图象法：用图象法表示变量之间的关系时,一般用横轴上的点表示自变量,用用纵轴上的点表示因变量.表示变量关系时通常把这三种方法结合起来运用,先列表；再根据解析式计算自变量于因变量的各组对应值；最后画图.