在選擇決定線性回歸中重要屬性的方法時，以下是對各選項的分析：

1. **卡方檢驗（Chi-Square Test）**：
- **用途**：主要用于檢驗分類變量的獨立性或關(guān)聯(lián)性，不適用于連續(xù)變量。
- **在線性回歸中的應(yīng)用**：線性回歸通常處理連續(xù)變量，因此卡方檢驗不適合用于評估線性回歸中連續(xù)自變量的重要性。

2. **t-檢驗（T-Test）**：
- **用途**：用于比較兩個樣本的均值，或檢驗單個回歸系數(shù)是否顯著不為零。
- **在線性回歸中的應(yīng)用**：t-檢驗常用于衡量每個回歸系數(shù)的統(tǒng)計顯著性，幫助判斷某個自變量是否對因變量有顯著影響。

3. **皮爾森相關(guān)系數(shù)（Pearson Correlation Coefficient）**：
- **用途**：用于衡量兩個連續(xù)變量之間的線性相關(guān)性。
- **在線性回歸中的應(yīng)用**：皮爾森相關(guān)系數(shù)可以用于初步篩選自變量，通過觀察自變量與因變量之間的相關(guān)性強(qiáng)弱，判斷哪些變量可能是重要的。

4. **Gini Index（基尼指數(shù)）**：
- **用途**：常用于分類問題中的決策樹算法，衡量不純度或不平衡。
- **在線性回歸中的應(yīng)用**：不適用于線性回歸問題，因為其應(yīng)用場景主要為分類問題。

### 正確答案及分析

**C: 皮爾森相關(guān)系數(shù)**

皮爾森相關(guān)系數(shù)是用于評估線性關(guān)系的統(tǒng)計量，可以幫助識別出與因變量具有較強(qiáng)線性關(guān)系的自變量。在進(jìn)行線性回歸之前，通過計算皮爾森相關(guān)系數(shù)，可以初步判斷哪些自變量可能是重要的，從而幫助選擇合適的特征進(jìn)行建模。

t-檢驗雖然也非常重要，但它更多是在建模之后用于分析模型中自變量的顯著性。皮爾森相關(guān)系數(shù)則是在模型構(gòu)建之前用于篩選變量的相關(guān)性分析。