()是指影响另外两个变量之间关系的变量：

A.完全相关是指一个变量的取值变化完全由另一个变量的取值变化所确定

B.相关关系等同于因果关系

C.正相关是指一个变量的取值随着另-个变量的取值增大而增大

D.不相关是指两个变量的取值变化彼此互不影响

E.相关关系等同于函数关系

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

利用SLEEP75.RAW中的数据

变量sleep是每周晚上睡眠的总分钟数，totwork是每周花在工作上的总分钟数，educ和age则以年为单位，而male是一个性别虚拟变量。

(i)所有其他因素不变，有没有男性比女性睡眠更多的证据？这个证据有多强？

(ii)工作与睡眠之间有统计显著的取舍关系吗？所估计的取舍关系是什么样的？

(iii)为了检验年龄在其他因素不变的情况下对睡眠没有影响这个原假设，你还需要另外做什么回归？

下面哪一个不是回归分析要解决的问题()。

A．从一组样本数据出发，确定变量之间的数学关系式

B．对数学关系式的可信程度进行各种统计检验，并从影响某一特定变量的诸多变量中找出哪些变量的影响是显著的，哪些是不显著的

C．利用所求的关系式，根据一个或几个变量的取值来估计或预测另一个特定变量的取值

D．度量两个变量之间的关系强度

A.低度相关关系

B.完全相关关系

C.高度相关关系

D.完全不相关

A.相关关系

B.因果关系

C.线性关系

D.平行关系