1 . 一元线性回归模型
（1）一元线性回归模型
在研究两个变量线性相关时，我们常利用成对样本数据建立统计模型，并利用模型进行预测. ①我们称①式为Y关于x的一元线性回归模型.
其中，Y称为因变量或________，x称为自变量或__________；
a和b为模型的未知参数，a称为______参数，b称为斜率参数；e是Y与bx＋a之间的_______.
如果e＝0，那么Y与x之间的关系就可用一元线性函数模型来描述.
（2）一元线性回归模型参数的最小二乘估计
回归直线方程过样本点的中心_______，是回归直线方程最常用的一个特征.
（3）我们将称为关于的线性回归方程，也称经验回归函数或经验回归公式，其图形称为经验回归直线．
这种求经验回归方程的方法叫做最小二乘法，求得的叫做b，a的最小二乘估计，其中

3 . 列联表
列联表：一般地，假设两个分类变量和，它们的取值为，其样本频数列联表（也称为列联表）为

			合计
合计

列联表给出了成对分类变量数据的____________.

4 . 独立性检验
（1）计算公式:，其中.
（2）临界值的定义：对于任何小概率值，可以找到相应的正实数，使得成立，我们称为的临界值，概率值越小，临界值越大.
（3）独立性检验：，通常称为_______或原假设.
基于小概率值的检验规则是：
当时，我们就推断不成立，即认为和______，该推断犯错误的概率不超过；
当时，我们没有充分证据推断不成立，可以认为和独立.
这种利用的取值推断分类变量和是否独立的方法称为独立性检验，读作“_______________”，简称独立性检验.
（4）独立性检验中几个常用的小概率值和相应的临界值

	0. 1	0. 05	0. 01	0. 005	0. 001
	2. 706	3. 841	6. 635	7. 879	10. 828

5 . 随着科技发展的日新月异，人工智能融入了各个行业，促进了社会的快速发展.其中利用人工智能生成的虚拟角色因为拥有更低的人工成本，正逐步取代传统的真人直播带货.某公司使用虚拟角色直播带货销售金额得到逐步提升，以下为该公司自2023年8月使用虚拟角色直播带货后的销售金额情况统计.

年月	2023年8月	2023年9月	2023年10月	2023年11月	2023年12月	2024年1月
月份编号	1	2	3	4	5	6
销售金额/万元	15.4	25.4	35.4	85.4	155.4	195.4

若与的相关关系拟用线性回归模型表示，回答如下问题：
(1)试求变量与的样本相关系数（结果精确到0.01）；
(2)试求关于的经验回归方程，并据此预测2024年2月份该公司的销售金额.（，均保留一位小数）
附：经验回归方程，其中，
样本相关系数
参考数据：.

7 . 复数的定义
我们把形如的数叫做复数，其中i叫做_________，满足_________．

8 . 对于复数， 复数，为实数__________；为虚数__________；为纯虚数__________；为非纯虚数__________.
即复数