在直线相关和回归分析（)。

A.tr＞tb

B.tr＜tb

C.两者大小关系不能肯定

D.tr=tb

E.tr＞tb或tr=tb

A.r大于0时，b小于0

B.r大于0时，b大于0

C.r小于0时，b大于0

D.r和b的符号毫无关系

E.r＝b

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.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.是相同的

B.是不同的

C.不一定相同

D.肯定不同

E.r为负β为正

A.一元线性回归分析只有一个自变量

B.多元线性回归分析必须有两个或两个以上的自变量

C.在一元线性回归分析中，用数据寻找一条直线的过程也叫做拟合一条直线

D.在一元线性回归模型的检验中，通常可用相关系数r来检验因变量与自变量是否确实存在线性相关，当0.8

E.多元回归效果可用判定系数来评估

A.t_b1=t_b2

B.t_r1=t_r2

C.b₁=b₂

D.t_r1=t_b2

E.两样本决定系数相等

A.相关系数

B.标准误差

C.方差

D.显著性

A.t_b≠t_r

B.t_b=t_r

C.∣t_b∣=∣t_r∣

D.t_b大于t_r

E.t_b小于t_r