对线性相关的变量之间，可以用相关系数来测量变量之间的相关性。如果相关系数小于0，大于-1，则两个变量（)。

A.相关系数为0.2相较于-0.8，前者的相关性更强

B.相关系数为0.8时，说明两个变量之间呈正相关关系

C.Spearman相关系数可以衡量两个定序变量之间的相关程度

D.Pearson相关系数衡量了两个定序变量之间的相关程度

A.两个变量之间的相关程度较小

B.两个变量之间存在完全相关关系

C.两个变量之间不存在直线相关关系

D.两个变量之间完全无关

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，表明两变量之间不存在线性相关关系

A.当0

B.当r=0时，表示两变量间无线性相关关系

C.简单线性相关中，两变量之间的相关关系是单相关

D.如果一个变量增长引起另一变量的相应增长，就形成正相关关系。

A.相关系数r反映变量间线性相关强度，是相关性的度量指标

B.相关系数r取值范围[-1,1]

C.关系数r的正负号能反映相关方向，大于零代表正相关，小于零代表负相关。

D.相关系数r大小可以反映相关程度，r越大则相关性越弱。

A.两个变量之间不存在相关关系

B.两个变量之间有线性相关关系的可能性小于5%

C.尚不能认为两个变量之间存在相关关系

D.两个变量之间的相关关系有统计学意义

A.可以体现两个变量之间相关关系的类型

B.可以表明两个变量之间相关关系的方向

C.是测定两个变量间是否独立的指标

D.对相关性的判断带有较强的主观性

E.是在线性相关条件下测定两个变量间相关关系密切程度的指标

A.线性相关系数也叫积差相关系数

B.线性相关系数的取值在-1和+1之间，r=-1或r=1时，表明变量间存在完全线性相关， r=0时，无线性关系

C.在大多数情况下，线性相关系数r值介于1之间，说明变量之间存在线性关系

D.当r> 0时，变量间存在正相关，也就是一个变量随另一个变量的增加而增加，随另一个变量的减小而减小，呈同向变化

E.以上说法都对

A.样本均值

B.样本方差

C.相关系数

D.秩

A、10

B、0.1

C、2

D、1