在研究两个变量的关系时，一般会先看看它们的散点图，在图中两变量的关系还是比较直观的，大致可以判断是否线性相关及相关性大小如何，是否是非线性相关等。而到底什么是相关呢？相关其实就是知道一件事对了解另一件事的帮助的大小。实际中，如果对某一事物不太了解，但是对与其有一定联系的另一事物有所了解，如果这种联系很强，那我们对于那件不了解的事物就有了更多的信息，或者说对这个不了解的事物有了更大的自信去预测。其实这也是研究中的一种常用的方法。
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散点图矩阵是散点图的高维扩展，它从一定程度上克服了在平面上展示高维数据的困难，在展示多维数据的两两关系时有着不可替代的作用。R 软件就包含了各种不同版本的散点图函数，本文主要介绍散点图矩阵的设计及其在R中的实现方法，并比较它们的长短，从而审时度势，选取自己喜欢的表现方式和相应的函数。
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回归分析往往是学统计、学计量课程时接触的第一个统计模型了，甚至不少人可能认为回归分析理所当然成为计量的绝大部分内容——毕竟很多教材中提到统计模型的时候，往往就一个OLS为主的讲法。回归分析的内容当然很广泛，也在学科中占据相对基础的位置。 学会OLS，有人还明白了ML等方法的含义；现在学统计分析的时候，或多或少会安排统计软件的实践课程，于是大家学会了使用Excel，乃至SAS中如何来做经典的回归分析。看过不少的文献，很多都忽略了回归分析模型诊断这个环节——可能很多标准教科书没有强调，甚至是没有讲；这不能不说是一个遗憾。 回归分析使用最广泛，误用的情况也多了些。下面使用一个经典的例子，来“恶心”一下那些“过分钟爱”经典回归分析的人——我在很多课堂上都举过这个例子（Anscombe），作为从基础课程向中级乃至高级课程的开场白。
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