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[单项选择]样本的两变量（X，Y）的相关系数r=0时，说明（）
A. 两变量不存在任何关系
B. 两变量间不存在直线关系，但不排除存在某种曲线关系
C. 两变量间存在相互关系的可能性很小
D. 两变量必然存在某种曲线关系
E. 两变量间的关系不能确定
[单项选择]相关系数r＞0时，散点图中散点的分布形态为
A. 散点完全在一条直线上
B. 散点完全在一条直线上，且随x增大，y值有增大趋势
C. 散点分布大致呈直线，且随x增大， y值减小
D. 散点分布大致呈直线，且随x增大， y值增大
E. 散点分布不规则
[单项选择]若对两个变量进行直线相关分析，r=0．39，P>0．05，则说明两个变量之间（）
A. 有伴随关系
B. 有数量关系
C. 有因果关系
D. 有相关关系
E. 无相关关系
[单项选择]｜r｜＞r时，可认为两个变量间（）
A. 有正相关关系
B. 有负相关关系
C. 有一定关系
D. 有直线关系
E. 一定有直线关系
[单项选择]坎德尔系数通过两个变量之间变化的不一致性反映两个变量之间的相关性。（）
[单项选择]相关分析中，如果两个变量间pearson相关系数r=0，就表示（ ）
A. 两个变量间不存在线性相关关系
B. 两个变量间没有任何相关关系
C. 两个变量间存在中度相关关系
D. 两个变量间存在非线性相关关系
[单项选择]两个变量X和Y之间的Pearson系数r=0.8，可视为（）。
A. X和Y负相关
B. X和Y高度相关
C. X和Y中度相关
D. X和Y低度相关
[单项选择]一元线性回归预测中，相关系数只是描述两个变量之间的线性相关关系密切程度的数量指标。当两个变量之间不存在线性关系时，则( )。
A. -1＜R＜0
B. R=0
C. 0＜R＜1
D. R=1
[单项选择]两个自变量的交互效应显著，就是说这两个自变量对因变量的影响( )。
A. 具有相互制约性
B. 具有相等性
C. 具有独立性
D. 具有平行性
[单项选择]任意两个变量值之间取值有限的变量为（）。
A. 连续型变量
B. 随机变量
C. 离散型变量
D. 固定变量
[单项选择]相关系数γ＞0时，散点图中散点的分布形态为（）
A. 散点完全在一条直线上
B. 散点完全在一条直线上，且随X增大，Y值也有增大趋势
C. 散点分布大致呈直线，且随X增大，Y值减小
D. 散点分布大致呈直线，且随X增大，Y值增大
E. 散点分布不规则
[单项选择]也可以用( )来研究两个因素或变量之间关系的密切程度。一般来说，两个变量之间的关系越密切，相应的弹性值越大；两个变量越是不相关，相应的弹性值越小。
A. 回归分析法
B. 专家会议法
C. 弹性分析法
D. 德尔菲法
[单选题]（ ）又称相关图，两个可能相关的变量数据用点画在坐标图上，通过观察分析来判断两个变量之间的相关关系。
A.散布图
B.排列图
C.因果分析图
D.直方图
[单项选择]两个变量定义不能同名，是因为( )。
A. 这两个变量定义在同一文件中
B. 这两个变量定义在同一作用域中
C. 一个定义在main函数中，一个定义在子函数中
D. 以上说法均不正确
[单项选择]表示两个变量之间变化关系和相互作用的图称为（）
A. 原因与效果图表
B. 奔跑图表
C. 相关图
D. 决策矩阵
E. 直方图
[单项选择]变量和变量的Pearson相关系数R=1，这说明变量和变量间的相关关系是（）。
A. 完全负线性相关
B. 低度线性相关
C. 完全正线性相关
D. 不存在线性相关
[单选题]X与Y为两个逻辑变量，设X=10111001，Y=11110011，对这两个逻辑变量进行逻辑或运算的结果是()。
A.11111011
B.10111111
C.11110111
D.11111110
[单项选择]当两个变量的取值变化彼此互不影响时，称为（）现象。
A. 正相关
B. 负相关
C. 不相关
D. 非线性相关
