1 . 相关变量x，y的散点图如图所示，现对这两个变量进行线性相关分析．方案一：根据图中所有数据，得到回归直线方程，相关系数为；方案二：剔除点，根据剩下的数据得到回归直线方程，相关系数为．则（       ）

   

A．	B．
C．	D．

2 . 对四组数据进行统计，获得以下散点图，关于其相关系数的比较，正确的是（       ）

   

A．

B．

C．

D．

3 . 小张准备在某县城开一家文具店，为经营需要，小张对该县城另一家文具店中的某种水笔的单支售价及相应的日销售量进行了调查，单支售价x（元）和日销售量y（支）之间的数据如表所示；

单支售价x（元）	1.4	1.6	1.8	2	2.2
日销售量y（支）	13	11	7	6	3

(1)根据表格中的数据，求出y关于x的回归直线方程；
(2)请由（1）所得的回归直线方程预测日销售量为18支时.单支售价应定为多少元？如果一支水笔的进价为0.56元，为达到日利润（日利润=日销售量×单支售价-日销售量×单支进价）最大，在（1）的前提下应该如何定价？
参考公式：
参考数据：

4 . 对四组数据进行统计，获得以下散点图，关于其相关系数的比较，正确的是（       ）

A．	B．
C．	D．

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 . 某种产品的广告费支出与销售额（单位：万元）之间有如下对应数据：（1）画出散点图；
（2）求回归直线方程；
（3）试预测广告费支出为万元时，销售额多大？
最小二乘法求线性回归方程系数公式，.

7 . 某企业常年生产一种出口产品，自年以来，每年在正常情况下，该产品产量平稳增长．已知年为第年，前年年产量（万件）如下表所示：（1）画出年该企业年产量的散点图；
（2）建立一个能基本反映（误差小于）这一时期该企业年产量变化的函数模型，并求出函数解析式；
（3）年（即）因受到某国对我国该产品反倾销的影响，年产量减少，试根据所建立的函数模型，确定年的年产量为多少？

8 . 今有一组实验数据如下：

	1.99	3.0	4.0	5.1	6.12
	1.5	4.04	7.5	12	18.01

分别用下列函数模型来拟合变量与之间的关系，其中拟合效果最好的是（       ）

A．

B．

C．

D．

9 . 下列有关线性回归的说法，正确的有（       ）

A．相关关系的两个变量不一定是因果关系	B．散点图能直观地反映数据的相关程度
C．回归直线最能代表线性相关的两个变量之间的关系	D．任一组数据都有线性回归方程

10 . 疫苗能够使人体获得对病毒的免疫力，是保护健康人群最有效的手段.新冠肺炎疫情发生以来，军事医学科学院陈薇院士领衔的团队开展应急科研攻关，研制的重组新型冠状病毒疫苗（腺病毒载体），于4月12日开始招募志愿者，进入二期临床试验.根据普遍规律，志愿者接种疫苗后体内会产生抗体，人体中检测到抗体，说明有抵御病毒的能力.科研人员要定期从接种疫苗的志愿者身上采集血液样本，检测人体中抗体含量水平（单位：，百万国际单位/毫升）.
（1）IgM作为人体中首先快速产生的抗体，是人体抗感染免疫的“先头部队”.经采样分析，志愿者身体中IgM含量水平与接种天数 x（接种后每满24小时为一天，）近似满足函数关系：，经研究表明， IgM含量水平不低于时是免疫的有效时段，试估计接种一次后IgM含量水平有效时段可经历的时间（向下取整）.（参考数据：）
（2）IgG虽然是接种后产生比较慢的抗体，却是血清和体液中含量最高的抗体，也是亲和力最强、人体内分布最广泛、具有免疫效应的抗感染“主力军”.科研人员每间隔3天检测一次（检测次数依次记为，）某志愿者人体中 IgG的含量水平，记作，得到相关数据如下表：

（次）	1	2	3	4	5	6	7
	0.09	0.38	0.95	4.85	3.35	7.48	17.25

①请画出散点图，并根据散点图判断线性拟合模型与指数拟合模型哪种更适合拟合 z与t的关系（不必说明理由）；
②研究人员发现，上述数据中存在一组异常数据应当予以剔除.试根据余下的六组数据，利用①中选择的拟合模型计算回归方程，并估计原异常数据对应的值.
附：回归系数与估计值均保留两位小数，由七组数据计算出的参考数据见下表，其中.

4.91	0.60			205.48	39.87	-2.84	0.44		0.82	1.58

参考公式：线性回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为： ，