1 . 已知某回归方程为：，则当解释变量增加1个单位时，预报变量平均：（   ）

A．增加3个单位	B．增加个单位
C．减少3个单位	D．减少个单位

2 . 某市2015年至2019年新能源汽车年销量（单位：百台）与年份代号的数据如下表：

年份	2015	2016	2017	2018	2019
年份代号	0	1	2	3	4
年销量	10	15	20		35

若根据表中的数据用最小二乘法求得关于的回归直线方程为，则表中的值为（          ）

A．25.5

B．28.5

C．30

D．32.5

3 . 已知两个变量x和y之间有线性相关关系，经调查得到如下样本数据：

x	3	4	5	6	7
y	3.5	2.4	1.1	-0.2	-1.3

根据表格中的数据求得回归方程，则下列说法中正确的是（       ）

A．，

B．，

C．，

D．，

4 . 某种产品的价格（单位：元/）与需求量（单位：）之间的对应数据如下表所示：

	10	15	20	25	30
	11	10	8	6	5

根据表中的数据可得回归直线方程，则以下不正确的是（       ）

A．相关系数

B．

C．若该产品价格为35元，则日需求量大约为

D．第四个样本点对应的残差为

5 . 下表是某工厂6～9月份电量（单位：万度）的一组数据：由散点图可知，用电量y与月份x间有较好的线性相关关系，其线性回归直线方程是，则a等于（　　）

月份x	6	7	8	9
用电量y	6	5	3	2

A．10.5

B．14.5

C．5.2

D．5.25

6 . 对于数据组，如果由线性回归方程得到的对应于自变量的估计值是，那么将称为相应于点的残差．某工厂为研究某种产品产量（吨）与所需某种原材料吨）的相关性，在生产过程中收集4组对应数据如下表所示：

	3	4	5	6
	2.5	3	4

根据表中数据，得出关于的线性回归方程为，据此计算出样本点（4，3）处的残差为－0.15，则表中的值为（       ）

A．3.3

B．4.5

C．5

D．5.5

7 . 为了解某社区居民的家庭年收入年支出的关系，随机调查了该社区5户家庭，得到如下统计数据表：

收入(万元)					12
支出(万元)

但是统计员不小心丢失了一个数据(用代替，在数据丢失之前得到回归直线方程为，则的值等于（       ）

A．

B．

C．

D．

8 . 已知某种商品的广告费支出（单位：万元）与销售额（单位：万元）之间有如下对应数据：
根据上表可得回归方程，计算得，则当投入万元广告费时，销售额的预报值为（       ）

A．万元

B．万元

C．万元

D．万元

9 . 已知x与y之间的一组数据：

x	0	1	2	3
y	1	3	5	7

则y与x的线性回归方程为必过点　（       ）

A．（2，2）	B．（1.5，0）
C．（1.5，4）	D．（1，   2）

10 . 已知变量，之间的一组数据如下表：

	1	3	5	7
	2	3	4	5

由散点图可知变量，具有线性相关，则与的回归直线必经过点

A．

B．

C．

D．