1 . 某同学在研究性学习中，收集到某制药厂今年前5个月甲胶震生产产量（单位：万盒）的数据如表所示：若线性相关，线性回归方程为，则当时，的预测值为_________万盒．

（月份）	1	2	3	4	5
（万盒）	5	6	5	6	8

2 . 已知一组数据的散点图如下：

   

(1)根据散点图计算，的相关系数，并据此判断是否可用线性回归模型拟合与的关系？（若，则线性相关程度很高，可用线性回归模型拟合）
(2)若可用线性回归模型拟合与的关系，请建立关于的线性回归方程，并预测时的值．
附：相关公式及参考数据：，．
回归方程中，，．

3 . 某产品的营销费用（万元）与净利润额（万元）的统计数据如下表：

	3	4	5	6
	40	42	45	51

根据上表可得回归方程中的为，据此预预营销费用为7万元时的净利润额为（       ）万元.

A．52

B．

C．53

D．

4 . 年初，新型冠状病毒（）引起的肺炎疫情爆发以来，各地医疗机构采取了各种针对性的治疗方法，取得了不错的成效，某医疗机构开始使用中西医结合方法后，每周治愈的患者人数如下表所示：

第周
治愈人数（单位：十人）

由上表可得关于的线性回归方程为，则此回归模型第周的残差（实际值减去预报值）为（       ）

A．	B．
C．	D．

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x（每分钟鸣叫的次数）与气温y（单位：℃）存在着较强的线性相关关系．某地观测人员根据下表的观测数据，建立了y关于x的线性回归方程，

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

则当蟋蟀每分钟鸣叫56次时，该地当时的气温预报值为（       ）

A．33℃

B．34℃

C．35℃

D．35.5℃

6 . 如图是某地区2000年至2019年环境基础设施投资额（单位：亿元）的折线图．为了预测该地区2020年的环境基础设施投资额，建立了与时间变量的两个线性回归模型．根据2000年至2019年的数据（时间变量的值依次为，，，）建立模型①：
；根据2010年至2019年的数据（时间变量的值依次为，，，）建立模型②：．

（1）分别利用这两个模型，求该地区2020年的环境基础设施投资额的预测值；
（2）你认为用哪个模型得到的预测值更可靠？并说明理由．

7 . 某产品的广告费用与销售额的统计数据如下表，根据下表可得回归方程中的.据此模型预报广告费用为万元时销售额为（       ）

广告费用x（万元）	2	3	4	5
销售额y（万元）	26	39	49	58

A．万元	B．万元
C．万元	D．万元

8 . 下图是某地区2009年至2018年芯片产业投资额 (单位：亿元)的散点图，为了预测该地区2019年的芯片产业投资额，建立了与时间变量的四个线性回归模型．根据2009年至2018年的数据建立模型①；根据2010年至2017年的数据建立模型②；根据2011年至2016年的数据建立模型③；根据2014年至2018年的数据建立模型④．则预测值更可靠的模型是（       ）

A．①

B．②

C．③

D．④