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解题方法
1 . 已知变量
的5对样本数据为
，用最小二乘法得到经验回归方程
，则（ ）
的5对样本数据为，用最小二乘法得到经验回归方程，则（ ）A． 必过点 |
B． |
C．样本数据 的残差为0.1 |
D．变量 和 之间具有正相关关系 |
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2 . 某地政府为提高当地农民收入，指导农民种植药材，取得较好的效果.以下是某农户近5年种植药材的年收入的统计数据：
(1)根据表中数据，现决定使用
模型拟合与之间的关系，请求出此模型的回归方程；（结果保留一位小数）
(2)统计学中常通过计算残差的平方和来判断模型的拟合效果.在本题中，若残差平方和小于0.5，则认为拟合效果符合要求.请判断（1）中回归方程的拟合效果是否符合要求，并说明理由.
参考数据及公式：
，
.设
，则
，
.
| 年份 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
| 年份代码 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 年收入（千元） | 59 | 61 | 64 | 68 | 73 |
模型拟合与之间的关系，请求出此模型的回归方程；（结果保留一位小数）(2)统计学中常通过计算残差的平方和来判断模型的拟合效果.在本题中，若残差平方和小于0.5，则认为拟合效果符合要求.请判断（1）中回归方程的拟合效果是否符合要求，并说明理由.
参考数据及公式：
，.设，则，.
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3 . 以下有关直线拟合效果的说法错误的是（ ）
A．通过最小二乘法得到的线性回归直线经过样本点的中心 |
| B．相关系数r越小，表明两个变量相关性越弱 |
C．最小二乘法求回归直线方程，是求使 最小的a，b的值 |
| D．决定系数R2越接近1，表明直线拟合效果越好 |
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4 . 由数据
，
，…，
可得y关于x的线性回归方程为
，若
，则
（ ）
，，…，可得y关于x的线性回归方程为，若，则（ ）| A．48 | B．52 | C．66 | D．80 |
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5 . 下列说法错误的是（ ）
| A．在残差图中，残差点比较均匀地落在水平带状区域中，说明选用的模型比较合适，带状区域越窄，说明回归方程的预报精度越高 |
B．在独立性检验时，两个变量的 列联表中，对角线上数据的乘积相差越大，说明“这两个变量没有关系”成立的可能性就越大 |
C．在回归直线方程 中，当解释变量每增加一个单位时，预报变量 就增加0.2个单位 |
D． 越大，意味着残差平方和越小，即模型的拟合效果越好 |
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6 . 已知变量与的数据如下表所示，若关于的经验回归方程是
，则表中
（ ）
与的数据如下表所示，若关于的经验回归方程是，则表中（ ）
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 10 | 11 |
| 13 | 15 |
| A．11 | B．12 | C．12.5 | D．13 |
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7 . 众所周知，体育锻炼能增强人的体质，陶冶情操，消除疲劳，恢复体力.
(1)经调查每天锻炼2拾分钟，3拾分钟，4拾分钟，5拾分钟，6拾分钟的学生的学习效率指数分别为2.5，3，3.5，5，6，用表示每天的锻炼时间（单位:拾分钟），用表示学习效率指数，由资料知与呈线性相关关系，求关于的线性回归方程；
(2)某班级共40人，其中25人参加篮球训练队，15人参加羽毛球训练队，参加篮球训练队的25人中有15人获得了体能综合测试优秀，参加羽毛球训练队的15人中有10人获得了体能综合测试优秀，依据小概率
的
独立性检验，试问选择哪种活动与体能综合测试是否优秀有无关联?
参考公式:（1）
；（2）
(1)经调查每天锻炼2拾分钟，3拾分钟，4拾分钟，5拾分钟，6拾分钟的学生的学习效率指数分别为2.5，3，3.5，5，6，用
表示每天的锻炼时间（单位:拾分钟），用表示学习效率指数，由资料知与呈线性相关关系，求关于的线性回归方程；(2)某班级共40人，其中25人参加篮球训练队，15人参加羽毛球训练队，参加篮球训练队的25人中有15人获得了体能综合测试优秀，参加羽毛球训练队的15人中有10人获得了体能综合测试优秀，依据小概率
的独立性检验，试问选择哪种活动与体能综合测试是否优秀有无关联?参考公式:（1）
；（2）
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8 . 随机变量X和Y的相关系数为r，则下列说法正确的是（ ）
A．当 时，X和Y具有正线性相关性 | B．随着r值减小，X和Y的相关性也减小 |
C．当 时，X和Y不具有相关性 | D．当 时，X和Y具有较强的线性相关性 |
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9 . 下列命题正确的是（ ）
A．若随机变量 满足 ，则 |
B．以模型 去拟合一组数据时，为了求出线性回归方程，设 ，求得线性回归方程为 ，则c，k的值分别是 和2 |
C．已知 ，若 ，则事件M，N相互独立 |
D．根据分类变量X与Y的成对样本数据，计算得到 ，根据小概率值 的独立性检验（ ），可判断X与Y有关联，此推断犯错误的概率不大于0.05 |
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解题方法
10 . 为了解某一地区电动汽车销售情况，某部门根据统计数据，用最小二乘法得到电动汽车销量y（单位：万台）关于x（年份）的线性回归方程为
，且销量y的方差
，年份x的方差
．
(1)求y与x的相关系数r，并据此判断电动汽车销量y与年份x的相关性强弱；
(2)该部门还调查了该地区90位购车车主的性别与购车种类情况，得到的数据如下表：
请完成调查数据表，并回答能否依据小概率值的独立性检验判断购买电动车与车主性别有关?
参考公式：（ⅰ）线性回归方程：
，其中
，
；
（ⅱ）相关系数：
，若
，则可认为y与x线性相关较强．
（ⅲ）
，
．附表：
，且销量y的方差，年份x的方差．(1)求y与x的相关系数r，并据此判断电动汽车销量y与年份x的相关性强弱；
(2)该部门还调查了该地区90位购车车主的性别与购车种类情况，得到的数据如下表：
性别 | 购买非电动汽车 | 购买电动汽车 | 总计 |
男性 | 39 | 45 | |
女性 | 15 | ||
总计 |
的独立性检验判断购买电动车与车主性别有关?参考公式：（ⅰ）线性回归方程：
，其中，；（ⅱ）相关系数：
，若，则可认为y与x线性相关较强．（ⅲ）
，．附表：
| 0.100 | 0.050 | 0.010 | 0.001 |
| 2.706 | 3.841 | 6.635 | 10.828 |
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