关于相关系数，下列说法错误的是

A.A.Pearson相关系数r就是总体相关系数

B.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.C.Pearson相关系数r无法根据样本进行计算

D.D.Pearson相关系数r不是随机变量

A.如果相关系数为0，则表示不相关，也不能分散风险

B.如果协方差小于0，则相关系数一定小于0

C.证券与其自身的协方差就是其方差

D.相关系数为-1时，风险分散效应最大

A.A.相关系数可以是正数也可以是负数

B.B.相关系数为-1的两组数据完全负相关

C.C.相关系数总处于-1和1之间(含-1和1)

D.D.相关系数取值在-1和1之间，但不能为0

A.A.X倚Y的相关系数等于Y倚X的相关系数

B.B.X倚Y的回归系数等于Y倚X的回归系数

C.C.X倚Y的回归系数与Y倚X的回归系数成倒数关系

D.D.X倚Y的相关系数与Y倚X的相关系数成倒数关系

A.是回归系数的平方

B.等于SS回/SS总

C.决定系数越大，回归效果越好

D.是相关系数的平方

A.相关系数趋近于0

B.相关系数趋近于1

C.相关系数趋近负无穷

D.相关系数趋近正无穷

A.相关系数绝对值的大小表明相关的程度

B.用一个统计量就可以同时确定相关的程度和方向

C.两个变量间存在高度相关，可以推断这两个变量间存在因果关系

D.相关系数的正号表明负相关，负号表明正相关

A.-1≤r≤1

B.-∞≤r≤∞

C.r＜b

D.-∞≤b≤∞

E.-1≤b≤1

A.A.只能通过相关系数测量

B.B.只能通过协方差测量

C.C.既能通过协方差测量，也可以通过相关系数测量

D.D.相关系数为0，说明两者是完全线性相关

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.自相关系数拖尾,偏白相关系数截尾

B.自相关系数截尾,偏白相关系数拖尾

C.自相关系数截尾，偏白相关系数截尾

D.自相关系数拖尾，偏自相关系数拖尾