1 . 如图（1）、（2）、（3）分别为不同样本数据的散点图，其对应的样本相关系数分别是，那么之间的关系为（       ）
   

A．	B．
C．	D．

2 . 如图是我国2014年至2022年65岁及以上老人人口数（单位：亿）的折线图
   
注：年份代码1-9分别对应年份2014-2022.
(1)由折线图看出，可用线性回归模型拟合y与t的关系，请用相关系数（结果精确到0.01）加以说明；
(2)建立y关于t的回归方程（系数精确到0.01），并预测2023年我国65岁及以上老人人口数（单位：亿）.
参考数据：.
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：，.

3 . “民生”供电公司为了分析“康居”小区的用电量y（单位）与气温x（单位：℃）之间的关系，随机统计了4天的用电量与当天的气温，这两者之间的对应关系见下表：

气温x	18	13	10
用电量y	24	34	38	64

若上表中的数据可用回归方程来预测，则当气温为时该小区相应的用电量约为______．

4 . 下列说法中错误的是（       ）

A．残差的平方和可用来判断模型拟合的效果

B．设有一个回归方程，自变量增加个单位时，因变量平均增加个单位

C．线性回归直线必过点

D．在一个列联表中，由计算得（其中），则有的把握确认这两个变量间有关系

5 . 对四组数据进行统计，获得如下散点图，关于其相关系数的比较，说法正确的是（       ）
   

A．	B．
C．	D．

6 . 某公司为了解用电量y（单位：）与气温x（单位：℃）之间的关系，随机统计了4天的用电量与当天气温，并制作了如下对照表：

气温x	18	13	10
用电量y	24	34	38	64

由表中数据可得回归方程为，经计算．由此回归方程可预测气温为℃时，用电量为（       ）．

A．68

B．70

C．74

D．76

9 . 已知是两个具有线性相关的两个变量，其取值如下表：

	1	2	3	4	5
	4		9		11

其回归直线过点的一个充分不必要条件是（       ）

A．	B．
C．	D．

10 . 某地区2014年至2020年农村居民家庭人均纯收入（单位：千元）的数据如下表：

年份	2014	2015	2016	2017	2018	2019	2020
年份代号	1	2	3	4	5	6	7
人均纯收入	2.9	3.3	3.6	4.4	4.8	5.2	5.9

(1)由表可知与具有线性相关关系，求关于的线性回归方程；
(2)利用（1）中的回归方程，预测该地区2022年农村居民家庭人均纯收入；
(3)用（1）中所求线性回归方程得到与对应的人均纯收入估计值，当数据对应的残差的绝对值时，则将该数据称为一个“好数据”，现从7个数据中任选3个，求“好数据”至少为1个的概率；
附：参考数据及公式：，，，．