2 . 研究变量x，y得到一组样本数据，进行回归分析，以下说法不正确的个数是（       ）
①残差图中残差点所在的水平带状区域越窄，则回归方程的预报精确度越高；
②散点图越接近某一条直线，线性相关性越强，相关系数越大；
③在回归直线方程中，当变量x每增加1个单位时，变量就增加2个单位；
④残差平方和越小的模型，拟合效果越好.

A．0

B．1

C．2

D．3

3 . 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

4 . 关于变量、的个样本点、、、及其线性回归方程：，下列说法正确的有（       ）

A．若相关系数越小，则表示、的线性相关程度越弱

B．若线性回归方程中的，则表示变量、正相关

C．若残差平方和越大，则表示线性回归方程拟合效果越好

D．若，，则点一定在回归直线上

5 . 2020年是脱贫攻坚决战决胜之年.确保到2020年农村贫困人口实现脱贫，是我们党立下的军令状，脱贫攻坚越到最后时刻，越要响鼓重锤.某贫困地区截至2018年底，按照农村家庭人均年纯收入8000元的小康标准，该地区仅剩部分家庭尚未实现小康.现从这些尚未实现小康的家庭中随机抽取50户，得到这50户家庭2018年的家庭人均年纯收入的频率分布直方图.

（1）补全频率分布直方图，并求出这50户家庭人均年纯收入的中位数和平均数（同一组数据用该区间的中点值作代表）（精确到元）；
（2）2019年7月，为估计该地能否在2020年全面实现小康，统计了该地当时最贫困的一个家庭2019年1至6月的人均月纯收入如下表：

月份/2019（时间代码）	1	2	3	4	5	6
人均月纯收入（元）	275	365	415	450	470	485

由散点图及相关性分析发现：家庭人均月纯收入与时间代码之间具有较强的线性相关关系，试求出回归直线方程.
附：，.

6 . 某地区2009年至2015年农村居民家庭人均纯收入y(单位：千元）的数据如下表：

年份	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015
年份代号	1	2	3	4	5	6	7
人均纯收入	2.9	3.3	3.6	4.4	4.8	5.2	5.9

（1）求关于的线性回归方程.
（2）利用（1）中的线性回归方程，分析2009年至2015年该地区农村居民家庭人均纯收入的变化情况，并预测该地区2018年农村居民家庭纯收入.
参考公式： ， .

7 . 下列说法正确的是（       ）
①在残差图中，残差点比较均匀地落在水平带状区域中，说明选用的模型比较合适，带状区域越窄，说明回归方程的预报精度越高；
②在独立性检验时，两个变量的列联表中，对角线上数据的乘积相差越大，说明“这两个变量没有关系”成立的可能性就越大；
③在回归直线方程中，当解释变量每增加一个单位时，预报变量就增加个单位；
④越大，意味着残差平方和越小，即模型的拟合效果越好.

A．①②③

B．②③

C．①④

D．①③④

8 . 对于回归分析，下列说法错误的是（       ）

A．在残差图中，纵坐标表示残差

B．若散点图中的一组点全部位于直线的图象上，则相关系数

C．若残差平方和越小，则相关指数越大

D．在回归分析中，变量间的关系若是非确定关系，那么因变量不能由自变量唯一确定

9 . 某语文报社为研究学生课外阅读时间与语文考试中的作文分数的关系，随机调查了本市某中学高三文科班名学生每周课外阅读时间（单位：小时）与高三下学期期末考试中语文作文分数，数据如下表：

	1	2	3	4	5	6
	38	40	43	45	50	54

（1）根据上述数据，求出高三学生语文作文分数与该学生每周课外阅读时间的线性回归方程，并预测某学生每周课外阅读时间为小时时其语文作文成绩；
（2）从这人中任选人，这人中至少有人课外阅读时间不低于小时的概率.
参考公式：，其中，
参考数据：，，

10 . 《中国诗词大会》是中央电视台于2016年推出的大型益智类节目，中央电视台为了解该节目的收视情况，抽查北方与南方各5个城市，得到观看该节目的人数(单位：千人)如茎叶图所示，但其中一个数字被污损.

（1）若将被污损的数字视为0~9中10个数字中的一个，求北方观众平均人数超过南方观众平均人数的概率；
（2）该节目的播出极大激发了观众学习诗词的热情,现在随机统计了4位观众每周学习诗词的平均时间（单位：小时）与年龄（单位：岁），并制作了对照表（如下表所示）：

年龄	20	30	40	50
每周学习诗词的平均时间	3			4

由表中数据分析，与呈线性相关关系，试求线性回归方程，并预测年龄为60岁的观众每周学习诗词的平均时间.
参考公式：，