1 . 对两个变量y与x进行回归分析，分别选择不同的模型，它们的相关系数r如下，其中拟合效果最好的模型是（ ）
A．模型Ⅰ：相关系数r为 | B．模型Ⅱ：相关系数r为0.81 |
C．模型Ⅲ：相关系数r为 | D．模型Ⅳ：相关系数r为0.53 |
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解题方法
2 . 随着新高考改革，高中阶段学生选修分为物理方向和历史方向，为了判断学生选修物理方向和历史方向是否与性别有关，现随机抽取50名学生，得到如下列联表：
(1)计算a，b，c的值；
(2)问是否有95%的把握认为选修物理方向和历史方向与性别有关？
附：
，
.
物理方向 | 历史方向 | 总计 | |
男生 | 13 | a | 23 |
女生 | 7 | 20 | 27 |
总计 | b | c | 50 |
(2)问是否有95%的把握认为选修物理方向和历史方向与性别有关？
附：
，.
| 0.25 | 0.15 | 0.10 | 0.05 | 0.025 | 0.010 | 0.005 | 0.001 |
| 1.323 | 2.072 | 2.706 | 3.841 | 5.024 | 6.635 | 7.879 | 10.828 |
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名校
解题方法
3 . 某运动服饰公司对产品研发的年投资额
（单位：十万元）与年销售量
（单位：万件）的数据进行统计，整理后得到如下统计表：
(1)求和的样本相关系数
（精确到0.01），并推断和的线性相关程度；（若
，则线性相关程度很强；若
，则线性相关程度一般；若
，则线性相关程度很弱）
(2)求年销售量关于年投资额的回归直线方程，并据此预测年投资额为60万元时的年销售量．
参考数据：
．
参考公式：相关系数
；
回归直线方程
中，
．
（单位：十万元）与年销售量（单位：万件）的数据进行统计，整理后得到如下统计表：
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 35 | 40 | 50 | 55 | 70 |
和的样本相关系数（精确到0.01），并推断和的线性相关程度；（若，则线性相关程度很强；若，则线性相关程度一般；若，则线性相关程度很弱）(2)求年销售量
关于年投资额的回归直线方程，并据此预测年投资额为60万元时的年销售量．参考数据：
．参考公式：相关系数
；回归直线方程
中，．
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名校
4 . 下列结论中正确的是（ ）
A．由样本数据得到的回归直线必过点 |
| B．样本相关系数越大，两个变量的线性相关程度越强，反之，线性相关程度越弱 |
C．若变量与之间的相关系数 ，则与正相关 |
D．若样本数据 的对应样本点都在直线 上，则这组样本数据的相关系数为－1 |
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名校
5 . “村BA”是由贵州省台盘村“六月六”吃新节篮球赛发展而来的赛事，比赛由村民组织，参赛者以村民为主，极具乡村气息．某学校为了研究不同性别的学生对该赛事的了解情况，进行了一次抽样调查，分别随机抽取男生和女生各80名作为样本，设事件
“了解村BA”，
“学生为女生”，据统计
．
(1)根据已知条件，作出
列联表，并判断是否有
的把握认为该校学生对“村
”的了解情况与性别有关；
(2)现从该校不了解“村BA”的学生中，采用分层随机抽样的方法抽取10名学生，再从这10名学生中随机抽取4人，设抽取的4人中男生的人数为
，求的分布列和数学期望．
附：
．
“了解村BA”，“学生为女生”，据统计．(1)根据已知条件，作出
列联表，并判断是否有的把握认为该校学生对“村”的了解情况与性别有关；(2)现从该校不了解“村BA”的学生中，采用分层随机抽样的方法抽取10名学生，再从这10名学生中随机抽取4人，设抽取的4人中男生的人数为
，求的分布列和数学期望．附：
．  | 0.050 | 0.010 | 0.005 | 0.001 |
 | 3.841 | 6.635 | 7.879 | 10.828 |
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解题方法
6 . 国内某企业研发了一款产品，根据产品成本，每件产品售价不低于43元，经调研，产品售价（单位：元/件）与月销售量（单位：万件），并得到随机变量
相对应的一组数据为
．
(1)根据相关系数（结果保留两位小数），判断是否可以用线性回归模型拟合与的关系，当
时，可以认为两个变量有很强的线性相关性；否则，没有很强的线性相关性．（参考数据：
）
(2)建立
关于的经验回归方程，并估计当产品的月销售量86875件时，该产品的售价约为多少？
参考公式：相关系数
回归方程
中斜率和截距的最小
二乘估计公式分别为：
．
（单位：元/件）与月销售量（单位：万件），并得到随机变量相对应的一组数据为．(1)根据相关系数
（结果保留两位小数），判断是否可以用线性回归模型拟合与的关系，当时，可以认为两个变量有很强的线性相关性；否则，没有很强的线性相关性．（参考数据：）(2)建立
关于的经验回归方程，并估计当产品的月销售量86875件时，该产品的售价约为多少？参考公式：相关系数
回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：
．
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2024·全国·模拟预测
7 . 软笔书法又称中国书法，是我国的国粹之一，琴棋书画中的“书”指的正是书法.作为我国的独有艺术，软笔书法不仅能够陶冶情操，培养孩子对艺术的审美还能开发孩子的智力，拓展孩子的思维与手的灵活性，对孩子的身心健康发展起着重要的作用.近年来越来越多的家长开始注重孩子的书法教育.某书法培训机构统计了该机构学习软笔书法的学生人数（每人只学习一种书体），得到相关数据统计表如下：
(1)该培训机构统计了某周学生软笔书法作业完成情况，得到下表，其中
.
若根据小概率值
的独立性检验可以认为该周学生是否认真完成作业与性别有关，求该培训机构学习软笔书法的女生的人数.
(2)现从学习楷书与行书的学生中用分层随机抽样的方法抽取10人，再从这10人中随机抽取4人，记4人中学习行书的人数为，求的分布列及数学期望.
参考公式及数据：.
| 书体 | 楷书 | 行书 | 草书 | 隶书 | 篆书 |
| 人数 | 24 | 16 | 10 | 20 | 10 |
.| 认真完成 | 不认真完成 | 总计 | |
| 男生 |  |  | |
| 女生 | |||
| 总计 | 60 |
的独立性检验可以认为该周学生是否认真完成作业与性别有关，求该培训机构学习软笔书法的女生的人数.(2)现从学习楷书与行书的学生中用分层随机抽样的方法抽取10人，再从这10人中随机抽取4人，记4人中学习行书的人数为
，求的分布列及数学期望.参考公式及数据：
. | 0.10 | 0.05 | 0.01 |
 | 2.706 | 3.841 | 6.635 |
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解题方法
8 . 某城市理论预测2015年到2019年人口总数与年份的关系如下表所示
(1)请用相关系数说明该组数据中与之间的关系可用线性回归模型进行拟合；
(2)求出关于的线性回归方程
；
(3)据此估计2021年该城市人口总数．
参考公式：相关系数
，对于一组具有线性相关关系的数据
，其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为
．
年份 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 |
时间代号 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
人口总数（十万） | 5 | 7 | 8 | 11 | 19 |
与之间的关系可用线性回归模型进行拟合；(2)求出
关于的线性回归方程；(3)据此估计2021年该城市人口总数．
参考公式：相关系数
，对于一组具有线性相关关系的数据，其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为．
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9 . 以曲线
拟合一组数据时，经
代换后的线性回归方程为
，则
___________ ，
___________ ．
拟合一组数据时，经代换后的线性回归方程为，则
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名校
10 . 已知变量和之间的关系可以用模型
来拟合．设
，若根据样本数据计算可得
，且与
的线性回归方程为
，则
_______ ．（参考数据：
）
和之间的关系可以用模型来拟合．设，若根据样本数据计算可得，且与的线性回归方程为，则）
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