下面是对X和Y两组数据进行“相关分析”的结果:相关分析:Y,XY和X的Pearson相关系数=－0.933P值=0.000能够得出的最确切的结论为:() A.X是Y的重要影响因素B.X、Y两组数据有较强的因果关系C.两组数据有强的相关性D.目前无法得出任何结论，只有进一步进行回归分析，才能进行判断
下面是对X和Y两组数据进行“相关分析”的结果:相关分析:Y,XY和X的Pearson相关系数=－0.933P值=0.000能够得出的最确切的结论为:()
A.X是Y的重要影响因素
B.X、Y两组数据有较强的因果关系
C.两组数据有强的相关性
D.目前无法得出任何结论，只有进一步进行回归分析，才能进行判断
相关考题：
英国统计学家Kar1Pearson提出了一个测定两指标变量线性相关的计算公式，通常称为积距相关系数，其公式为（ ）。A．r=σ_XY/(σ_X σ_Y )B．r=(σ_X σ_Y)/σ_XYC．r=(σ_X σ_XY)/σ_YD．r=(σ_Y σ_XY)/σ_X
关于相关和回归的概念，下列正确的是A、回归参数与测量的单位无关B、X和Y的相关结果与Y与X相关结果不同C、假如Pearson相关系数为零，应该拒绝无效假设D、简单直线回归的回归线应该是正向的斜率E、直线回归估计能最佳拟合数据的方程
在一个研究想考察身高和血压的关系，研究者测量了16个成年男性的身高（X，以cm为单位）和血压（Y ，以mmHg为单位）。根据下面的主要数据回答问题：(1)指出分析这些数据的适合的方法是什么，并解释。(2)请计算Pearson相关系数。(3)结合上一步所计算出的相关系数，并根据所附的相关系数临界值表，判断身高和血压是否有关系(α=0.05)。
在统计分析，关于相关系数和回归系数，叙述错误的是A．X倚Y的相关系数与Y倚X的相关系数相等B．X倚Y的回归系数与Y倚X的回归系数不等C．X倚Y的回归系数与Y倚X的回归系数成倒数关系D．X倚Y的相关系数与Y倚X的相关系数不相等
对某资料中变量X与Y进行相关分析，Pearson相关系数为0.5, 对其进行假设检验得P=0.34, 则A．尚不能认为X与Y间有线性关系B．可以认为X与Y间有线性关系C．可以肯定X与Y间有线性关系D．可以肯定X与Y间无线性关系