在根据相关系数对指标变量相关关系做出结论之前，必须检验样本r值的显著性（）

A.两变量的差别有统计意义

B.两变量存在相关关系

C.两变量肯定不存在相关关系

D.两变量存在直线相关的可能性小于5％

E.根据本资料尚不能认为两变量间存在直线相关关系

A.单组相关样本

B.两组相关样本

C.独立大样本

D.独立小样本

A.可以认为两变量存在直线关系

B.尚不能认为两变量存在直线关系

C.两变量相关关系密切

D.尚不能认为两变量存在相关关系

E.不能得出总体相关系数p≠0的结论

A.Pearson相关系数只适用于线性相关关系

B.Pearson相关系数的取值范围在0和1之间

C.Pearson相关系数可以测度回归直线对样本数据的拟合程度

D.当Pearson相关系数r=0时，说明两个变量之间没有任何关系

E.当Pearson相关系数r=0时，表明两个变量之间不存在线性相关关系

A.有一定相关关系

B.有正相关关系

C.一定有直线相关关系

D.可能有直线相关关系

E.尚不能认为有直线相关关系

A.直线相关分析前，应先绘制散点图

B.样本回归系数b＜0，且有统计学意义，可以认为两变量呈负相关

C.回归系数越大，则说明两变量x与y间的关系越密切

D.同一样本的b和r的假设检验结果相同

E.相关系数r=1，必然有Sy.x=0

A.两变量一定存在直线关系

B.若建立回归方程，回归系数无统计学意义

C.两变量间一定存在相关关系

D.两变量不存在直线相关的可能性小于5％

E.两变量间一定不存在相关关系