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[单选题]
在相关分析中，如果两个变量间Pearson相关系数r=0.这表示()。
A.两个变量间存在非线性相关关系
B.两个变量间存在中度相关关系
C.两个变量间没有任何相关关系
D.两个变量间不存在线性相关关系
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A.更精确地反映原有两个变量之间的联系
B.可以说明原有两个变量之间不相关，尽管用二变量交叉列表分析结果显示两者之间相关
C.显示原有的联系没有改变
D.原来不相关，可能现在显示二变量间具有某些联系
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A.相关分析研究变量间相关的方向和相关程度
B.相关分析可以从一个变量的变化来推测另一个变量的变化
C.回归分析研究变量间相互关系的具体形式
D.相关分析和回归分析在研究方法和研究目的上有明显区别
E.相关分析中需要明确自变量和因变量
A.自变量是可控制量，因变量是随机的
B.两个变量不是对等的关系
C.利用一个回归方程，两个变量可以相互推算
D.根据回归系数可判定相关的方向
E.对于没有明显关系的两变量可求得两个回归方程
A.如果ρ=0，则称X和Y不相关
B.相关系数的大小受观测值大小的影响
C.是对两个变量间线性关系的强弱和方向的度量
D.如果ρ＞1，则X和Y有完全的正线性相关关系
E.是更广泛使用的度量两个变量之间的相关性程度的指标
在近来的一篇论文中，埃文斯和施瓦布(EvansandSchwab，1995)研究了就读于天主教高中对将来读大学的概率所产生的影响。为具体起见，令college为二值变量，如果读大学则等于1，否则为0。令CahHS也为二值变量，如果就读于天主教高中则等于1.一个线性概率模型是：
college=β0+β1CathHS+其他因素+u
其中其他因素包括性别、种族、家庭收入和父母的受教育程度。
(i)为什么CathHS可能与u相关？
(ii)埃文斯和施瓦布拥有关于每个学生在大二时进行的标准化测验成绩数据。我们用这些变量能做些什么，以改进就读于天主教高中在其余条件不变情况下的估计值？
(iii)令CathRel为二值变量，若学生是天主教徒则等于1。讨论它成为前面方程中CathHS的一个有效的ⅣV所需要的两个要求。其中哪个可加以检验？
(iv)不足为奇，作为天主教徒对是否就读于一所天主教高中有显著的影响。你认为CathRel作为CathHS的工具变量令人信服吗？
