【推荐1】经计算得到高中女学生的体重y(单位:kg)关于身高x(单位:cm)的回归直线方程为，对于身高为的高中女学生，则（       ）

A．可以预测其体重大约为51.78 kg

B．其体重准确值为51.78 kg

C．其体重大于51.78 kg

D．由于存在随机误差,其体重无法预测

【推荐2】已知具有线性相关关系的两个变量，之间的一组数据如下表：

	0	1	2	3	4

若回归直线方程是，则下列说法不正确的是（       ）．

A．的值是	B．变量，是正相关关系
C．若，则的值一定是	D．若的值增加1，则的值约增加

【推荐3】已知下列说法：
①对于线性回归方程，变量增加一个单位时，平均增加5个单位；
②甲、乙两个模型的分别为0.98和0.80，则模型甲的拟合效果更好；
③对分类变量X与Y，随机变量的观测值k越大，则判断“X与Y有关系”的把握程度越大；
④两个随机变量的线性相关性越强，则相关系数就越接近1．其中说法错误的个数为（　　）

A．1

B．2

C．3

D．4

【推荐1】现收集到x、y的六组数据如下：

x	1	2	3	4	5	6
y	2	2.3	3	3.5	5	4.5

由上表数据用最小二乘法计算得其回归直线为l₁：，相关系数r₁；若经过残差分析后发现（5，5）为离群点（对应残差绝对值过大的点），去掉后，用剩下的五组数据计算得其回归直线为l₂：＝x+，相关系数为r₂，则下列结论中，不正确的是（       ）

A．＞＞0

B．＞＞0

C．r2＞r1＞0

D．去掉离群点后，残差的方差σ2变小

【推荐2】观察两个变量（存在线性相关关系）得如下数据：

	-10	-6.99	-5.01	-2.98	3.98	5	7.99	8.01
	-9	-7	-5	-3	4.01	4.99	7	8

则两变量间的线性回归方程为

A．

B．

C．

D．

【推荐3】“关注夕阳、爱老敬老”—某马拉松协会从年开始每年向敬老院捐赠物资和现金.下表记录了第年(年是第一年)与捐赠的现金(万元)的对应数据，由此表中的数据得到了关于的线性回归方程，则预测年捐赠的现金大约是

A．万元

B．万元

C．万元

D．万元

【推荐1】如图所示，5组数据中去掉后，下列说法正确的是（       ）

A．偏差平方和变大	B．相关系数变小
C．负相关变为正相关	D．解释变量与预报变量的相关性变强

【推荐2】在一组成对样本数据为，，…，（，，，…，不全相等）的散点图中，若这组成对样本数据的样本相关系数为，则所有的样本点满足的方程可以是（       ）．

A．

B．

C．

D．

【推荐3】由样本数据，对两个变量和进行回归分析，则下列说法错误的是（       ）

A．由样本数据得到的回归直线必过点

B．残差平方和越小的模型，拟合的效果越好

C．用决定系数来刻画回归效果，越小，说明模型的拟合效果越好

D．若变量和之间的相关系数为，变量和之间具有较强的线性相关关系

【推荐1】某校为了研究“学生的性别”和“对待某一活动的态度”是否有关，运用2×2列联表进行独立性检验，经计算，则认为“学生性别与支持某项活动有关系”的犯错误的概率不超过（       ）

A．0.1%	B．1%
C．99%	D．99.9%

【推荐2】下列表述中，正确的个数是（       ）
①将一组数据中的每一个数据都加上同一个常数后，方差不变；
②设有一个回归方程，变量增加1个单位时，平均增加5个单位；
③设具有相关关系的两个变量，的相关系数为，那么越接近于0，，之间的线性相关程度越高；
④在一个列联表中，根据表中数据计算得到的观测值，若的值越大，则认为两个变量间有关的把握就越大．

A．0

B．1

C．2

D．3

【推荐3】为了研究高中学生对乡村音乐的态度（喜欢和不喜欢两种态度）与性别的关系，运用2×2列联表进行独立性检验，经计算K²=8.01，附表如下：

P（K2≥k0）	0.100	0.050	0.025	0.010	0.001
k0	2.706	3.841	5.024	6.635	10.828

参照附表，得到的正确的结论是（　　）

A．有99%以上的把握认为“喜欢乡村音乐与性别有关”

B．有99%以上的把握认为“喜欢乡村音乐与性别无关”

C．在犯错误的概率不超过0.1%的前提下，认为“喜欢乡村音乐与性别有关”

D．在犯错误的概率不超过0.1%的前提下，认为“喜欢乡村音乐与性别无关”