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 . 已知变量之间的线性回归方程为，且变量之间的一组相关数据如表所示，

	6	8	10	12
	6	m	3	2

则下列说法中错误的有（       ）

A．变量之间呈现负相关关系	B．变量之间的相关系数
C．的值为5	D．该回归直线必过点

3 . 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

4 . 某运动制衣品牌为了成衣尺寸更精准，现选择15名志愿者对其身高和臂展进行测量(单位：厘米)，图1为选取的15名志愿者身高与臂展的折线图，图2为身高与臂展所对应的散点图，并求得其回归直线方程为，以下结论正确的是（       ）

A．15名志愿者身高的极差小于臂展的极差

B．15名志愿者的身高和臂展具有正相关关系

C．可估计身高为190厘米的人臂展大约为189.65厘米

D．身高相差10厘米的两人臂展都相差11.6厘米

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 . 下列说法正确的是（       ）

A．为了了解某地5000名居民某天的阅读时间，从中抽取了200名居民，对其该天的阅读时间进行统计分析．在这个问题中，5000名居民的阅读时间是总体容量

B．频率分布直方图的纵坐标是频率

C．汽车的重量和汽车每消耗1L汽油所行驶的平均路程成负相关

D．系统抽样由于可能要剔除一些数据，所以总体中每个个体抽到的机会可能不相等

7 . 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．

8 . 2020年3月15日，某市物价部门对5家商场的某商品一天的销售量及其价格进行调查，5家商场的售价(元)和销售量(件)之间的一组数据如表所示：

价格	9	9.5	10	10.5	11
销售量	11	10	8	6	5

按公式计算，与的回归直线方程是：，相关系数，则下列说法正确的有（       ）

A．变量，线性负相关且相关性较强；	B．；
C．当时，的估计值为12.8；	D．相应于点的残差约为0.4.

9 . 如图，已知5个数据A，B，C，D，E，去掉后，下列说法错误的是（       ）

A．样本相关系数r变大

B．残差平方和变大

C．变大

D．解释变量x与响应变量y的相关程度变强

10 . 下表提供了某厂节能降耗技术改造后在生产产品过程中记录的产量（吨）与相应的生产能耗（吨）的几组对应数据，根据表中提供的数据，求出关于的线性回归直线方程为，则下列结论错误的是（       ）

A．产品的生产能耗与产量呈正相关

B．的取值必定是

C．回归直线一定过点

D．产品每多生产吨，相应的生产能耗约增加吨