分析两数值变量之间的依存关系,应选用()

分析两数值变量之间的依存关系，应选用散点图。

两数值变量之间的依存关系通常指的是它们之间的函数关系。这种关系可以是线性的，也可以是非线性的。线性关系指的是一个变量可以表示为另一个变量的线性组合，而非线性关系则是指两个变量之间的关系不能简单地通过一个线性方程来描述。

在统计学中，可以使用回归分析来研究两个数值变量之间的关系。线性回归是一种常用的回归分析方法，它试图找到一个最佳拟合线来描述两个变量之间的关系。非线性回归则试图找到一个非线性方程来描述两个变量之间的关系。

除了统计方法外，还可以使用图形方法来可视化两个数值变量之间的关系。例如，散点图可以用来显示两个变量之间的点分布情况，从而直观地看出它们之间的关系。曲线图则可以用来绘制一个变量对另一个变量的函数图像，以更直观地表示它们之间的依存关系。

散点图是指在回归分析中，数据点在直角坐标系平面上的分布图，散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。

用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。散点图将序列显示为一组点。值由点在图表中的位置表示。类别由图表中的不同标记表示。散点图通常用于比较跨类别的聚合数据。

绘制散点图的方法：

收集数据，首先，需要收集两个数值变量的数据。这些数据可以从实验、调查、观测等方式获得；选择绘图工具，选择适合自己的绘图工具，如Excel、R、Python等；创建图表，在绘图工具中创建一个新的图表，并选择散点图作为图表类型。

输入数据，将收集到的两个数值变量的数据输入到图表中。通常，一个变量作为X轴，另一个变量作为Y轴。调整图表设置，根据需要调整图表的设置，如坐标轴范围、刻度、标签等。添加散点，在图表中添加散点，并根据需要调整散点的形状、大小、颜色等。

添加趋势线，如果需要，可以在图表中添加趋势线，以帮助识别变量之间的关系；完善图表，添加图表标题、图例、注释等元素，使图表更加完善。