1、相关系数法：通过计算相关系数来判断变量之间的线性相关程度。常用的相关系数有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。相关系数的取值范围在-1到1之间，接近-1表示负相关，接近1表示正相关，接近0表示无相关。
2、散点图观察法：通过绘制变量之间的散点图来观察数据的分布情况。如果散点图呈现出一种线性趋势，即数据点大致沿着一条直线分布，则可以认为变量之间存在线性相关。
3、回归分析法：通过进行线性回归分析来判断变量之间的线性相关性。线性回归分析可以拟合出一条优秀拟合直线，通过拟合优度（如R平方值）来评估数据与拟合直线的拟合程度。如果R平方值接近1，则说明数据与拟合直线的拟合程度较好，变量之间可能存在线性相关。
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