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皮尔逊相关系数
统计量，用于量化两个连续定量变量之间线性关系的强度和方向，取值范围为-1到+1。
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卡方检验
非参数统计检验，通过比较观测频率与理论频率来评估两个定性变量之间的独立性。
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散点图
图形可视化，表示两个定量变量数值对，其中每个点对应一个单独的观测值。
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协方差
统计量，表示两个变量如何共同变化，如果它们同向变化则为正，反向变化则为负。
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相关矩阵
方阵表格，展示数据集中所有变量对之间的相关系数，便于识别多变量关系。
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斯皮尔曼相关检验
非参数检验，基于变量的秩而非原始值来衡量两个变量之间单调关系的强度和方向。
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列联表
交叉矩阵，汇总两个定性变量的发生频率，用于分析它们的关联性和检测依赖性。
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双变量学生t检验
统计检验，比较两个组的均值，以确定观察到的差异是否具有统计显著性。
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决定系数 R²
衡量因变量方差中由回归模型解释的比例指标，取值范围为0到1。
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残差分析
系统检查观测值与模型预测值之间的差异，以验证模型的基本假设。
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回归直线
最小化残差平方和的线性拟合线，以最佳方式表示两个定量变量之间的关系。
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F检验
比较两个总体方差或评估回归模型整体显著性的统计检验。
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偏相关系数
在控制一个或多个额外变量的影响后，衡量两个变量之间关系的度量。
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Kendall检验
评估两个变量秩次一致性的非参数检验，对极端值特别稳健。
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双变量箱线图
结合两个变量箱线图的可视化方法，同时比较它们的分布并检测关系模式。
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弹性
衡量一个变量在另一个变量变化1%时的百分比变化，在经济分析中至关重要。
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