1 . 有一散点图如图所示，在5个数据中去掉后，下列说法错误的是（       ）

A．残差平方和变小	B．相关系数r变小
C．决定系数变小	D．解释变量x与响应变量y的相关性变弱

2 . 2021年3月15日，某市物价部门对5家商场的某商品一天的销售量及其价格进行调查，5家商场的售价x（元）和销售量y（件）之间的一组数据如表所示：

售价x	9	9.5	10	10.5	11
销售量y	11	10	8	6	5

根据表中数据得到y关于x的回归直线方程是，则下列说法正确的有（       ）

A．	B．回归直线过点
C．当时，y的估计值为12.8	D．点处的随机误差为0.4

3 . 下列说法：①对于回归分析，相关系数的绝对值越小，说明拟合效果越好；
②以模型去拟合一组数据时，为了求出回归方程，设，将其变换后得到线性方程，则，的值分别是和；
③已知随机变量，若，则的值为；
④通过回归直线及回归系数，可以精确反映变量的取值和变化趋势．
其中正确的选项是（       ）

A．①

B．②

C．③

D．④

4 . 关于变量x，y的n个样本点及其线性回归方程．下列说法正确的有（       ）

A．相关系数r的绝对值|r|越接近0，表示x，y的线性相关程度越强

B．相关指数的值越接近1，表示线性回归方程拟合效果越好

C．残差平方和越大，表示线性回归方程拟合效果越好

D．若，则点一定在线性回归方程上

5 . 年的“金九银十”变成“铜九铁十”，全国各地房价“跳水”严重，但某地二手房交易却“逆市”而行.下图是该地某小区年月至年月间，当月在售二手房均价(单位：万元/平方米)的散点图.(图中月份代码分别对应年月年月)

根据散点图选择和两个模型进行拟合，经过数据处理得到的两个回归方程分别为和，并得到以下一些统计量的值：注：是样本数据中的平均数，是样本数据中的平均数，则下列说法正确的是（       ）

A．当月在售二手房均价与月份代码呈负相关关系

B．由预测年月在售二手房均价约为万元/平方米

C．曲线与都经过点

D．模型回归曲线的拟合效果比模型的好

6 . 下列说法正确的是（       ）

A．若，且，则

B．设有一个回归方程，变量x增加1个单位时，y平均减少5个单位

C．线性相关系数r越大，两个变量的线性相关性越强；反之，线性相关性越弱

D．在某项测量中，测量结果服从正态分布，则

7 . 某电子商务平台每年都会举行“年货节”商业促销狂欢活动，现统计了该平台从2012年到2020年共9年“年货节”期间的销售额（单位：亿元）并作出散点图，将销售额看成以年份序号（2012年作为第1年）的函数.运用excel软件，分别选择回归直线和三次函数回归曲线进行拟合，效果如下图，则下列说法正确的是（ ）

A．销售额与年份序号呈正相关关系

B．销售额与年份序号线性相关不显著

C．三次函数回归曲线的拟合效果好于回归直线的拟合效果

D．根据三次函数回归曲线可以预测2021年“年货节”期间的销售额约为8454亿元

8 . 2020年3月15日，某市物价部门对5家商场的某商品一天的销售量及其价格进行调查，5家商场的售价(元)和销售量(件)之间的一组数据如表所示：

价格	9	9.5	10	10.5	11
销售量	11	10	8	6	5

按公式计算，与的回归直线方程是：，相关系数，则下列说法正确的有（       ）

A．变量，线性负相关且相关性较强；	B．；
C．当时，的估计值为12.8；	D．相应于点的残差约为0.4.

9 . 给出下列命题，其中正确命题为（       ）.

A．若样本数据，，…，的方差为2，则数据，，…，的方差为4

B．回归方程为时，变量与具有负的线性相关关系

C．随机变量服从正态分布，，则

D．相关指数来刻画回归的效果，值越大，说明模型的拟合效果越好

10 . 下列说法中，正确的命题是（       ）．

A．已知随机变量服从正态分布，，则

B．线性相关系数越大，两个变量的线性相关性越强；反之，线性相关性越弱

C．已知两个变量具有线性相关关系，其回归直线方程为，若，，，则

D．若样本数据，，…，的方差为8，则数据，，…，的方差为2