（2）负相关：如果两个变量中，一个变量的值由小到大变化时，另一个变量的值由大到小变化，那么这种相关称为负相关。在散点图中，对应数据的位置为从左上角到右下角的区域。按表中所列数据制作的散点图如图。

C 5 8 16 18 28 30 35 D 64 56 50 42 37 32 21

（3）无相关关系：如果关于两个变量统计数据的散点图如下图所示，那么这两个变量之间不具有相关关系。例如，生的身高与生的习成绩没有相关关系。

要点诠释：

利用散点图可以大致判断两个变量之间有无相关关系。

要点三、线性回归方程

1.回归直线方程

（1）回归直线：观察散点图的特征，发现各个大致分布在通过散点图中心的一条直线附近。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。求出的回归直线方程简称回归方程。

2．回归直线方程的求法

设与个观测点（）最接近的直线方程为，其中a、b是待定系数.

则 .于是得到各个偏差

.

显见，偏差的符号有正有负，若将它们相加会造成相互抵消，所以它们的和不能代表几个点与相应直线在整体上的接近程度，故采用n个偏差的平方和.

表示n个点与相应直线在整体上的接近程度.