对样本量n=10的资料估计相关系数并进行假设检验，得tr＜t0.05／2,n－2，则下列各项中的最佳选项是（)。

A、研究两个分类变量之间的关系，可以采用列联分析

B、独立性检验是利用样本资料来检验两个变量的独立性，即样本资料所显示的两个分类变量的相关性在总体中是否存在

C、编制列联表时，如果两个变量之间不存在因果关系，行变量和列变量可以随意指定。如果两个变量之间存在因果关系，一般需要把表示影响原因的自变量作为行变量，列入表的横行:把表示变动结果的因变量作为列变量，列入表的纵列

D、在列联分析中，计算的相关系数越接近于1，相关程度越高

A.按照t分布进行区间估计时t分布的自由度为n-2

B.在大样本时可以按照正态分布进行区间估计

C.按照t分布进行区间估计时t分布的自由度为n-1

D.需要现将两个匹配样本对应的值相减得到新的变量D，根据变量D进行区间估计

E.在正态分布小样本、方差未知时，应该按照t分布进行区间估计

A.计量资料的统计描述主要是通过编制频数分布表和构成指标进行

B.参数估计是通过区间估计来统计总体特征

C.计数资料的统计描述通常采用相对数指标进行

D.假设检验只能用于判断样本与总体的差异是如何引起的

A.相关系数

B.回归系数

C.估计标准误差

D.相关图

A.检验两总体相关系数是否相等

B.推断两变量间是否存在直线相关关系

C.检验相关系数r是否等于0

D.推断两变量间相关方向

E.推断两变量间密切程度

A.样本均值

B.样本方差

C.相关系数

D.秩

A.正相关关系

B.正负相关

C.不相关

D.负相关关系

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.用样本指标估计相应总体指标

B.假设检验

C.以上两者均对

D.估计参考值范围

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