A、A、正确
B、B、错误
答案：B
解析：本题主要考察相关系数r的含义。
相关系数r是统计学中用于衡量两个变量之间线性关系强度和方向的指标。其值域为[−1,1]。
当r=1时，表示两个变量完全正相关，即一个变量增加，另一个变量也增加，且增加的比例是恒定的。
当r=−1时，表示两个变量完全负相关，即一个变量增加，另一个变量减少，且减少的比例是恒定的。
当r=0时，表示两个变量之间没有线性关系，但并不意味着它们之间没有任何关系，可能只是非线性关系。
对于本题中的r=−0.95，其绝对值非常接近1，说明两个变量之间存在强烈的负相关关系。即一个变量增加时，另一个变量会显著减少，且这种减少的趋势是高度一致的。
因此，选项A“说明两变量没有关系”是错误的。而选项B“错误”则是对A选项的正确否定，表示r=−0.95实际上说明两变量之间存在强烈的负相关关系。
综上所述，答案是B。
A、A、正确
B、B、错误
答案：B
解析：本题主要考察相关系数r的含义。
相关系数r是统计学中用于衡量两个变量之间线性关系强度和方向的指标。其值域为[−1,1]。
当r=1时，表示两个变量完全正相关，即一个变量增加，另一个变量也增加，且增加的比例是恒定的。
当r=−1时，表示两个变量完全负相关，即一个变量增加，另一个变量减少，且减少的比例是恒定的。
当r=0时，表示两个变量之间没有线性关系，但并不意味着它们之间没有任何关系，可能只是非线性关系。
对于本题中的r=−0.95，其绝对值非常接近1，说明两个变量之间存在强烈的负相关关系。即一个变量增加时，另一个变量会显著减少，且这种减少的趋势是高度一致的。
因此，选项A“说明两变量没有关系”是错误的。而选项B“错误”则是对A选项的正确否定，表示r=−0.95实际上说明两变量之间存在强烈的负相关关系。
综上所述，答案是B。
A. A、正确
B. B、错误
解析：选项A：“正确” - 这一选项暗示如果相关系数r小于0.4，就可以断定y与x之间的关系不密切。
选项B：“错误” - 这一选项表示即使相关系数r小于0.4，也不能肯定地说y与x之间的关系不密切。
解析： 相关系数r是用来衡量两个变量之间线性相关程度的指标，其值范围在-1到1之间。r的绝对值越接近1，表示变量间的线性关系越强；r的绝对值越接近0，表示变量间的线性关系越弱。
通常，以下标准用于评估相关系数r的大小：
当| r | > 0.7时，认为两个变量有很强的线性关系；
当0.3 < | r | ≤ 0.7时，认为两个变量有中等程度的线性关系；
当| r | ≤ 0.3时，认为两个变量间的线性关系较弱。
然而，这只是一个经验规则，并不意味着r小于0.4就一定表示变量间关系不密切。实际上，变量间可能存在非线性关系，或者虽然线性关系不强，但仍具有统计学上的显著性。因此，不能仅凭相关系数r小于0.4就断定y与x关系不密切。
所以，正确答案是B：“错误”，因为相关系数r小于0.4不能肯定地说y与x之间关系不密切，它们之间可能存在其他类型的关系或者虽然线性关系不强但仍然有意义。
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A. A、正确
B. B、错误
A. A、正确
B. B、错误
解析：本题考察的是回归方程中回归系数的性质。
在回归分析中，当我们说“y 倚 x”的回归方程时，意味着我们是以x为自变量，y为因变量来建立回归模型。此时，回归方程中的回归系数（通常记为b或β）表示的是当x变化一个单位时，y平均变化多少个单位。
相反，“x 倚 y”的回归方程则是以y为自变量，x为因变量来建立的回归模型。此时，回归方程中的回归系数（虽然也记为b或β，但实际上是另一个值）表示的是当y变化一个单位时，x平均变化多少个单位。
由于这两个回归方程的自变量和因变量是互换的，因此它们的回归系数在数值上通常是不相等的。这是因为自变量和因变量在数据中的分布、变异程度以及它们之间的相关性都可能不同，从而导致回归系数的不同。
因此，对于题目中的说法“y 倚 x 的回归方程与 x 倚 y 的回归方程，两者的回归系数总是相等的”，这是不正确的。
所以，正确答案是B.错误。
A. A、正确
B. B、错误
A. A、正确
B. B、错误
解析：这是一道关于回归分析中变量间关系的问题。在回归分析中，当我们说y依赖于x（即y倚x），并给出回归方程y = Ax + B时，这个方程描述了y如何随x的变化而变化。然而，这并不意味着我们可以直接从这个方程中解出x作为y的函数，即x = f(y)，并认为这就是x倚y的回归方程。
现在我们来分析题目中的选项：
A. 正确
这个选项认为x倚y的回归方程可以直接由y倚x的回归方程导出，即x = (1/A)y - B/A。但实际上，这种推导在统计学上是不成立的。因为回归分析中的依赖关系（即哪个变量是“因”，哪个是“果”）是事先根据研究目的和背景知识确定的，不能简单地通过数学变换来逆转。
B. 错误
这个选项指出上述推导是错误的，这是正确的。在回归分析中，x和y之间的依赖关系不是对称的。即使我们可以从y = Ax + B解出x关于y的表达式，这个表达式也不代表x倚y的回归方程。因为回归分析中的系数A和B是根据y对x的依赖关系来估计的，它们并不适用于描述x对y的依赖关系。
因此，正确答案是B。这是因为回归分析中的变量依赖关系不是双向的，不能简单地通过数学变换来逆转。
A. A、正确
B. B、错误
A. A、正确
B. B、错误
解析：选项A：“正确” - 这一选项暗示下垫面因素是影响年径流变化的唯一或主要因素。下垫面因素确实对径流有影响，比如地形、土壤类型、植被覆盖等，但并不是唯一的主要因素。
选项B：“错误” - 这一选项表明下垫面因素不是影响年径流变化的主要因素。实际上，年径流变化受多种因素影响，包括但不限于气候条件（如降水、蒸发）、人类活动（如水库建设、土地利用变化）、以及下垫面因素。气候条件尤其是降水量的变化通常是影响年径流变化最重要的因素。
为什么选择这个答案：
选择答案B是因为影响年径流变化的因素是多方面的，气候条件尤其是降水量的变化通常是主导因素。虽然下垫面因素对径流有重要影响，但不能说是主要因素。因此，题目中的陈述“影响年径流变化的主要因素是下垫面因素”是不准确的，所以正确答案是B，即这个陈述是错误的。
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A. A、正确
B. B、错误
解析：这道题目考查的是对水文资料一致性处理的理解。
题目描述了一个场景：在流域上游修建了引水工程之后，下游的水文数据发生变化，导致历史数据与现状之间的一致性被打破。在这种情况下，为了进行准确的水文分析，我们需要对这些数据进行修正或调整。
选项A（正确）表示需要将数据修正到工程建成后的状态，即认为所有的历史数据都应该按照现有工程条件来调整，以保证数据的一致性。但实际上，这种做法是不合适的，因为我们需要保留工程修建前的数据作为参考基准，来了解工程带来的影响。
选项B（错误）则是正确答案。这是因为，对于水文资料的一致性处理，通常的做法是保持历史数据的真实性，即保留工程修建前的状态作为原始数据，而不是将所有数据都调整到工程建成后的状态。如果要评估工程的影响，我们需要对比工程前后的情况，因此保持数据的一致性和可比性是非常重要的。
因此，正确答案是B（错误），因为正确的做法不是将所有数据修正到工程建成后的同一基础上，而是应该保留工程前后的自然变化情况，并在此基础上进行科学分析。
A. A、正确
B. B、错误
A. A、正确
B. B、错误
解析：解析：
在水利工程设计中，设计年径流是一个重要的参数，它用于评估水利工程在特定条件下的来水量，进而影响工程的设计规模、运行调度等。设计年径流通常是通过分析历史水文资料，采用一定的频率分析方法（如频率曲线法）来确定的。
设计频率是指在设计时所选用的某一特定超越概率所对应的频率，通常用于描述水文事件的稀遇程度。例如，设计频率为10%的设计年径流，意味着在多年平均情况下，该年径流量被超越的概率为10%，即大约每10年出现一次。
现在来分析题目中的选项：
A. 正确：如果选择这个选项，意味着设计频率愈大，其相应的设计年径流量也愈大。但根据水文频率分析的基本原理，设计频率愈大（即所选的超越概率愈大），实际上对应的是更稀遇（即更不容易出现）的水文条件，因此设计年径流量应该是愈小的，而不是愈大。
B. 错误：这个选项是正确的。因为如前所述，设计频率愈大，表示所选的超越概率愈大，对应的是更稀遇的水文条件，所以设计年径流量应该是愈小的。
综上所述，正确答案是B，因为设计频率愈大并不意味着其相应的设计年径流量就愈大，反而应该是愈小。
