1 . 已知变量X，Y之间的线性回归方程Y=-0.7X+10.3，且变量X，Y之间的一组相关数据如表所示，则下列说法错误的是（　　）

X	6	8	10	12
Y	6	m	3	2

A．变量X，Y之间呈负相关关系

B．m=4

C．可以预测，当X=20时，Y=-3.7

D．该回归直线必过点(9,4)

2 . 某连锁经营公司所属5个零售店某月的销售额和利润额资料如下表：

商店名称	A	B	C	D	E
销售额x/千万元	3	5	6	7	9
利润额y/百万元	2	3	3	4	5

(1)判断两个变量有怎样的相关性；
(2)用最小二乘法计算利润额y对销售额x的回归直线方程；
(3)当销售额为4（千万元）时，估计利润额的大小．
附注：．

3 . 设某中学的高中女生体重（单位：与身高（单位：）具有线性相关关系，根据一组样本数据，用最小二乘法近似得到回归直线方程为，则下列结论中不正确的是（       ）

A．与具有正线性相关关系

B．回归直线过样本的中心点

C．若该中学某高中女生身高增加，则其体重约增加

D．若该中学某高中女生身高为，则可断定其体重必为

4 . 从某居民区随机抽取2021年的10个家庭，获得第个家庭的月收入(单位：千元)与月储蓄(单位：千元)的数据资料，计算得， ， ， ．
(1)求家庭的月储蓄对月收入的线性回归方程；
(2)判断变量与之间是正相关还是负相关；
(3)利用（1）中的回归方程，分析2021年该地区居民月收入与月储蓄之间的变化情况，并预测当该居民区某家庭月收入为7千元，该家庭的月储蓄额．附：线性回归方程系数公式．
中，，， 其中，为样本平均值．

5 . 蟋蟀鸣叫可以说是大自然优美、和谐的音乐，殊不知蟋蟀鸣叫的频率（每分钟鸣叫的次数）与气温（单位：℃）存在着较强的线性相关关系.某地观测人员根据如表的观测数据，建立了关于的线性回归方程，则下列说法不正确的是（       ）

（次数/分钟）	20	30	40	50	60
（℃）	25	27.5	29	32.5	36

A．的值是20

B．变量，呈正相关关系

C．若的值增加1，则的值约增加0.25

D．当蟋蟀52次/分鸣叫时，该地当时的气温预报值为33.5℃

6 . 对两个变量进行线性相关检验，得线性相关系数，对两个变量进行线性相关检验，得线性相关系数，则下列判断正确的是(       )

A．变量x与y正相关，变量u与v负相关，变量x与y的线性相关性较强

B．变量x与y负相关，变量u与v正相关，变量x与y的线性相关性较强

C．变量x与y正相关，变量u与v负相关，变量u与v的线性相关性较强

D．变量x与y负相关，变量u与v正相关，变量u与v的线性相关性较强

7 . 以下是关于散点图和线性回归的判断，其中正确命题的序号是______（选出所有正确的结论）
①若散点图中的点的分布从整体上看大致在一条直线附近，则这条直线为回归直线；
②利用回归直线，我们可以进行预测.若某人37岁，我们预测他的体内脂肪含量在附近，则这个是对年龄为37岁的人群中的大部分人的体内脂肪含量所做出的估计；
③若散点图中点散布的位置是从左下角到右上角的区域，则两个变量的这种相关为负相关；
④若散点图中点散布的位置是从左上角到右下角的区域，则两个变量的这种相关为正相关.

8 . 下表是某城市在2019年1月份至10月份各月最低温与最高温(℃)的数据表,已知该城市的各月最低温与最高温具有相关关系,根据该表,则下列结论错误的是(       )

月份	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
最高温	5	9	9	11	17	24	27	30	31	21
最低温			1		7	17	19	23	25	10

A．最低温与最高温为正相关

B．每月最低温与最高温的平均值在前8个月逐月增加

C．月温差(最高温减最低温)的最大值出现在1月

D．1至4月温差(最高温减最低温)相对于7至10月,波动性更大

9 . 已知变量与满足关系，变量与负相关.下列结论正确的是（       ）

A．变量与正相关，变量与正相关	B．变量与正相关，变量与负相关
C．变量与负相关，变量与正相关	D．变量与负相关，变量与负相关

10 . 对变量x, y 有观测数据（，）（i=1,2,…，10），得散点图1；对变量u ，v 有观测数据（，）（i=1,2,…，10）,得散点图2. 由这两个散点图可以判断．

A．变量x 与y 正相关，u 与v 正相关	B．变量x 与y 正相关，u 与v 负相关
C．变量x 与y 负相关，u 与v 正相关	D．变量x 与y 负相关，u 与v 负相关