1 . 对具有线性相关关系的变量，测得一组数据如下表，根据表中数据，利用最小二乘法得到回归直线方程，据此模型预测当时，y的估计值为（       ）

x	2	4	5	6	8
y	20	40	60	70	80

A．210

B．210.5

C．211.5

D．212.5

2 . “关注夕阳、爱老敬老”—某马拉松协会从年开始每年向敬老院捐赠物资和现金.下表记录了第年(年是第一年)与捐赠的现金(万元)的对应数据，由此表中的数据得到了关于的线性回归方程，则预测年捐赠的现金大约是

A．万元

B．万元

C．万元

D．万元

3 . 已知变量关于变量的回归方程为，其一组数据如下表所示：

	1	2	3	4	5

若，则的值大约为（       ）

A．4.94

B．5.74

C．6.81

D．8.04

4 . 以下说法：
①将一组数据中的每一个数据都加上或减去同一个常数后，方差不变；
②设有一个回归方程，变量增加1个单位时，平均增加5个单位
③线性回归方程必过
④设具有相关关系的两个变量的相关系数为，那么越接近于0，之间的线性相关程度越高；
⑤在一个列联表中，由计算得的值，那么的值越大，判断两个变量间有关联的把握就越大。
其中错误的个数是（       ）

A．0

B．1

C．2

D．3

5 . 某公司某件产品的定价x与销量y之间的数据统计表如下，根据数据，用最小二乘法得出y与x的线性回归直线方程为：，则表格中n的值应为

x	2	4	5	6	8
y	30	40	n	50	70

A．45

B．50

C．55

D．60

6 . 有以下五组变量：
①某商品的销售价格与销售量；
②学生的学籍号与学生的数学成绩；
③坚持每天吃早餐的人数与患胃病的人数；
④气温与冷饮销售量；
⑤电瓶车的重量和行驶每千米的耗电量.
其中两个变量成正相关的是

A．①③

B．②④

C．②⑤

D．④⑤

7 . 某工厂生产某种产品的产量（吨）与相应的生产能耗（吨标准煤）有如下几组样本数据：根据相关检验，这组样本数据具有线性相关关系，通过线性回归分析，求得其回归直线的斜率为，则这组样本数据的回归直线方程是

x	3	4	5	6
y	2.5	3	4	4.5

A．

B．

C．

D．

8 . 某单位为了了解办公楼用电量（度）与气温（℃）之间的关系，随机统计了四个工作量与当天平均气温，并制作了对照表：

气温（℃）	18	13	10	-1
用电量（度）	24	34	38	64

由表中数据得到线性回归方程，当气温为℃时，预测用电量均为

A．68度

B．52度

C．12度

D．28度

9 . 已知四个命题：
①在回归分析中，可以用来刻画回归效果，的值越大，模型的拟合效果越好；
②在独立性检验中，随机变量的值越大，说明两个分类变量有关系的可能性越大；
③在回归方程中，当解释变量每增加1个单位时，预报变量平均增加1个单位；
④两个随机变量相关性越弱，则相关系数的绝对值越接近于1；
其中真命题是：

A．①④

B．②④

C．①②

D．②③

10 . 已知回归方程，而试验得到一组数据是，，，则残差平方和是

A．0.01

B．0.02

C．0.03

D．0.04