异常值定义为不符合数据一般模式的点。因此，我们要找的身高不在成年男性的正常范围内，鞋码也不在成年男性的正常范围内。一般来说，成年男性的身高在65到77英寸之间(5英尺5英寸到6英尺5英寸)。一般来说，一个成年男性的鞋码应该在10码左右。因此，离群值的身高和鞋码会与这些相差很大，．

正关联被定义为最佳拟合线具有正斜率的散点图。

这种模式被识别出来是因为在图表上，从左到右看，绝大多数点都是上升的。

这也可以用as来描述的增加,增加”。

在创建散点图时，将收集数据。这些数据被表述成有序的对。这些有序的对中的每一个都代表一个人的数据，这些数据稍后会被绘制成图表。因此，这一特定的数据将代表一个人的身高和那个男人的鞋码．

这是正相关的，因为所有的点都呈上升趋势。换句话说，当x轴上的自变量增加时，y轴上的因变量也增加。因此，通过数据绘制的最佳拟合线表示正线，因为它具有正斜率。这验证了我们的数据是正相关的。

I.这是一个关于散点图的真实陈述:随着质量的提高，价格趋于增加。

2这是不正确的-线下的点相对于他们的质量有一个相对较低的价格。

3这也是不正确的-线以上的点相对于它们的价格，质量相对较低。

要正确回答这个问题，我们需要回忆一下“异常值”是什么意思。离群值是一组数据中比其他值大或小得多的值。此外，一个数据点如果与集合中的其他数据遵循相同的模式，则可以被描述为异常值。在这种情况下，如果我们有一个学生小时，却拿到了考试成绩该数据点将被认为是一个异常值，因为它与集合中的其他数据不遵循相同的模式。然而，在这组数据中没有不符合模式的数据点;因此，在这个集合中没有异常值。

在提供的散点图中，我们可以挑选出数据点，并根据花在学习上的时间从最小到最大地组织它们:

根据结果，我们可以看到，随着学习时间的增加，考试成绩也提高了;因此，一个正相关，更多的学习时间与更高的考试分数相关。

要正确回答这个问题，我们需要回忆一下“异常值”是什么意思。离群值是一组数据中比其他值大或小得多的值。此外，一个数据点如果与集合中的其他数据遵循相同的模式，则可以被描述为异常值。在这种情况下，如果我们有一个学生缺课，但考试成绩该数据点将被认为是一个异常值，因为它与集合中的其他数据不遵循相同的模式。然而，在这组数据中没有不符合模式的数据点;因此，在这个集合中没有异常值。

要正确回答这个问题，我们需要回忆一下“异常值”是什么意思。离群值是一组数据中比其他值大或小得多的值。此外，一个数据点如果不遵循与集合其他部分相同的模式，则可以被描述为异常值。

让我们看看答案选项:

这一点表明，一个学生谁学习小时收到在考试中。如果我们看我们的图表，我们可以看到两个学生花了小时的学习成绩而且．二十多个与数据相符;因此,不是一个异常值。

这一点表明，一个学生谁学习小时收到在考试中。如果我们看我们的图表，我们可以看到两个学生花了小时学习成绩而且．二十多个与数据相符;因此,不是一个异常值。

这一点表明，一个学生谁学习小时收到在考试中。如果我们看我们的图表，我们可以看到两个学生花了小时的学习成绩而且．二十多个与数据相符;因此,不是一个异常值。

这一点表明，一个学生谁学习小时收到在考试中。如果我们看我们的图表，我们可以看到花了小时学习成绩为．另外，如果我们看一下学习的学生小时，那个学生收到了一份．基于这个结果，会是一个异常值。

要正确回答这个问题，我们需要回忆一下“异常值”是什么意思。离群值是一组数据中比其他值大或小得多的值。此外，一个数据点如果不遵循与集合其他部分相同的模式，则可以被描述为异常值。

让我们看看答案选项:

这一点表明一个学生未完成的作业已收到在考试中。如果我们看我们的图表，我们可以看到这个学生未完成的作业得分为．二十多个与数据相符;因此,不是一个异常值。

这一点表明一个学生未完成的作业已收到在考试中。如果我们看我们的图表，我们可以看到这个学生未完成的作业得分．二十多个与数据相符;因此,不是一个异常值。

这一点表明一个学生未完成的作业已收到在考试中。如果我们看我们的图表，我们可以看到两个学生未完成的作业得分而且．二十多个与数据相符;因此,不是一个异常值。

这一点表明一个学生未完成的作业收到在考试中。如果我们看我们的图表，我们可以看到有未完成的作业得分为．另外，如果我们看看那个学生因为没有完成作业，那个学生得了．基于这个结果，会是一个异常值。