――相关关系
函数关系是变量之间存在的一一对应的确定关系；而相关关系是变量之间存在的不确定的数量关系。
类型：按相关程度可分为完全相关、不完全相关和不相关，完全相关即函数关系；按相关的方向可分为正相关和负相关；按相关的形式可分为线性相关和非线性相关。
相关表：将某一变量按其取制大小排列，然后再将与其相关的另一变量的对应值平行排列，便可得到简单的相关表。
散点图：在直角坐标系中，用横坐标代表自变量，用纵坐标代表因变量，每组数据在坐标系中就可以用一个点表示，N组数据在坐标系中形成的点称为散点，这样形成的图形就是散点图。它也是描述变量之间相关关系的一种直观方法。它描述了两个变量之间的大致关系，从中可以直观地看出变量之间的关系形态及关系强度。但散点图不能准确反映变量之间的关系密切程度。
相关系数
相关系数是对变量之间关系密切程度的度量。
计算公式较麻烦，但应该掌握。
取值范围和实际意义：相关系数的取值范围在+1与-1之间，即-1≤r≤+1。若0＜r≤1，表示存在正相关关系；-1≤r≤0，表明存在负相关关系。若，r=1，则为完全正相关；r=-1，为完全负相关，此时实际上是一种函数关系。注意：r=1或-1时，变量间的相关关系是最强的。R=0是，只表明变量之间不存在线性相关关系，而不是说变量之间不存在任何关系，有可能存在很强的非线性相关关系。
――一元线性回归 概念：相关分析的目的在于测度变量之间的关系密切程度，它所使用的测度工具就是相关系数。而回归分析则侧重于考察变量之间的数量伴随关系，并通过一定的数学表达式将这种关系描述出来，进而确定一个变量对另一个特定变量的影响程度。
一元线性回归方程
采用最小二乘法，其实就是要确定截距a和斜率b。二者的计算公式比较麻烦，但应掌握。斜率b的实际意义是，自变量每变动一个单位所导致的因变量的平均变化量。
例题
某公司产品当产量为1000单位时，其总成本为4000元；当产量为2000单位时，其总成本为5000，则设产量为x，总成本为y，正确的一元回归方程表达式应该是（）
A，y = 3000 + x
B，y = 4000 + 4x
C，y = 4000 + x
D，y = 3000 + 4x
A
解析：这种题目可列方程组：设该方程为y = a + bx，则由题意可得
4000 = a + 1000b
5000 = a + 2000b
解该方程，得b=1，a=3000，所以方程为y = 3000 + x
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