反向强线性相关意味着，现象间存在依存关系，对某变量每个数值，都有另一变量值与之对应，能用数学表达式精确反映该关系。()

A.回归分析基于观测数据，建立变量间适当的依赖关系，以分析数据内在规律，主要用于预报、控制等实际问题。

B.归分析是确定两种及两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法

C.回归分析研究现象间是否存在依存关系，并探讨依存关系的相关方向和相关程度。

D.回归分析能分析出多个变量之间的关系，从而分析目标变量未来的发展变化趋势。

A.区分现象的质

B.区分现象的类型

C.研究总体的内部结构

D.研究总体的外部结构

E.分析现象间的依存关系

A划分类型

B反映总体内部结构

C研究现象间的依存关系

D反映现象的变动趋势

A．已知Mura可直接续流B．未知Mura加检PH前MAC仍存在需反馈PIE及前四站科室共同调查C．未知Mura加检CD密集点无异常后可反馈PIE决定是否可正常run货D．转向验证条件中，基板反向进Clean/正向曝光/正向显影，Mura位置反向，则Mura与Clean到 Interface间单元强相关

A.两个变量间不存在线性相关关系

B.两个变量间没有任何相关关系

C.两个变量间存在非线性相关关系

D.两个变量间存在中度相关关系

A.两个变量间存在非线性相关关系

B.两个变量间存在中度相关关系

C.两个变量间没有任何相关关系

D.两个变量间不存在线性相关关系

A.存在工资粘性

B.预期在短期无效

C.预期在长期无效

D.短期无工资与失业间的替代

证券问的联动关系由相关系数ρ来衡量，ρ的取值总是介于-1和1之间，ρ的值为正，表明()

A．两种证券间存在完全的同向的联动关系

B．两种证券的收益有反向变动倾向

C．两种证券的收益有同向变动倾向

D．两种证券间存在完全反向的联动关系