――相關關系
　　函數關系是變量之間存在的一一對應的確定關系；而相關關系是變量之間存在的不確定的數量關系。
　　類型：按相關程度可分為完全相關、不完全相關和不相關，完全相關即函數關系；按相關的方向可分為正相關和負相關；按相關的形式可分為線性相關和非線性相關。
　　相關表：將某一變量按其取制大小排列，然后再將與其相關的另一變量的對應值平行排列，便可得到簡單的相關表。
　　散點圖：在直角坐標系中，用橫坐標代表自變量，用縱坐標代表因變量，每組數據在坐標系中就可以用一個點表示，N組數據在坐標系中形成的點稱為散點，這樣形成的圖形就是散點圖。它也是描述變量之間相關關系的一種直觀方法。它描述了兩個變量之間的大致關系，從中可以直觀地看出變量之間的關系形態及關系強度。但散點圖不能準確反映變量之間的關系密切程度。
　　相關系數
　　相關系數是對變量之間關系密切程度的度量。
　　計算公式較麻煩，但應該掌握。
　　取值范圍和實際意義：相關系數的取值范圍在+1與-1之間，即-1≤r≤+1。若0＜r≤1，表示存在正相關關系；-1≤r≤0，表明存在負相關關系。若，r=1，則為完全正相關；r=-1，為完全負相關，此時實際上是一種函數關系。注意：r=1或-1時，變量間的相關關系是最強的。R=0是，只表明變量之間不存在線性相關關系，而不是說變量之間不存在任何關系，有可能存在很強的非線性相關關系。
　　――一元線性回歸
　　概念：相關分析的目的在于測度變量之間的關系密切程度，它所使用的測度工具就是相關系數。而回歸分析則側重于考察變量之間的數量伴隨關系，并通過一定的數學表達式將這種關系描述出來，進而確定一個變量對另一個特定變量的影響程度。
　　一元線性回歸方程
　　采用最小二乘法，其實就是要確定截距a和斜率b。二者的計算公式比較麻煩，但應掌握。斜率b的實際意義是，自變量每變動一個單位所導致的因變量的平均變化量。
　　例題
　　某公司產品當產量為1000單位時，其總成本為4000元；當產量為2000單位時，其總成本為5000，則設產量為x，總成本為y，正確的一元回歸方程表達式應該是（）
　　A，y = 3000 + x
　　B，y = 4000 + 4x
　　C，y = 4000 + x
　　D，y = 3000 + 4x
　　A
　　解析：這種題目可列方程組：設該方程為y = a + bx，則由題意可得
　　4000 = a + 1000b
　　5000 = a + 2000b
　　解該方程，得b=1，a=3000，所以方程為y = 3000 + x

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