下列关于Pearson相关系数的说法正确的有（）

A.Pearson相关系数r就是总体相关系数

B.Pearson相关系数是根据样本观察值计算的，随着取样的不同，相关系数的值也会有所变化

C.Pearson相关系数r无法根据样本进行计算

D.Pearson相关系数r不是随机变量

A.pearson相关性检验适用于双变量正态分布

B.spearman相关性检验对原始变量的分布没有要求

C.对于服从pearson相关系数的数据不能用来计算spearman相关系数

D.kendall相关性检验对原始变量的分布没有要求，适用于两个变量为有序数据

A.pearson相关性检验适用于双变量正态分布

B.spearman相关性检验对原始变量的分布没有要求

C.对于服从pearson相关系数的数据不能用来计算spearman相关系数

D.kendall相关性检验对原始变量的分布没有要求，适用于两个变量为有序数据

A.pearson相关性检验适用于双变量正态分布

B.spearman相关性检验对原始变量的分布没有要求

C.对于服从pearson相关系数的数据不能用来计算spearman相关系数

D.kendall相关性检验对原始变量的分布没有要求，适用于两个变量为有序数据

A.相关关系等同于因果关系

B.Pearson相关系数适用于变量问非线性相关关系的判断

C.根据相关的程度变量间相关关系可以分为完全相关、不完全相关和不相关

D.根据相关的方向变量间相关关系可以分为正相关和负相关

E.根据相关的形式变量间相关关系可以分为线性相关和非线性相关

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.它的取值在-1和+1之间；

B.r=-1或r=1时，表明变量间存在完全线性相关，此时相关关系成为一种函数关系。

C.r=0时，无线性关系，但不能排除变量之间有别的关系。 性关系。

D.在大多数情况下，r值介于 1之间，说明变量之间存在线

A.相关系数是描述两变量之间相关方向与相关密切程度的重要指标。

B.对数据进行标准差标准化后的所计算的协方差就是线性相关系数

C.无论数据的分布呈何种形态，都可以使用线性相关系数来衡量其相关性。

D.如果以两个变量的秩次作为原始数据计算的pearson相关系数即为spearman相关系数。