1 . 小华为了研究数学名次和物理名次的相关关系，记录了本班五名同学的数学和物理的名次，如图，后来发现第四名同学的数据记录有误，那么去掉数据后，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

2 . 下列有关回归分析的结论中，正确的有（       ）

A．若回归方程为，则变量与负相关

B．运用最小二乘法求得的经验回归直线一定经过样本点的中心

C．若决定系数的值越接近于0，表示回归模型的拟合效果越好

D．若散点图中所有点都在直线上，则相关系数

4 . 下列说法正确的是（       ）

A．两个随机变量的线性相关性越强，相关系数就越接近于1

B．对于独立性检验，的观测值越大，判定“两变量有关系”的把握越大

C．随机变量，若，，则

D．以拟合一组数据时，经代换后的线性回归方程为，则，

5 . 下列命题中，错误的命题是（       ）

A．在一组样本数据（不全相等）的散点图中，若所有样本点都在直线上，则这组样本数据的样本相关系数为

B．设随机变量，，则

C．在的展开式中，的系数是35

D．残差图中残差点比较均匀地落在水平的带状区域中，说明选用的模型比较合适

6 . 下列有关线性回归分析的五个命题：
①在回归直线方程中，当增加1个单位时，预报变量平均减少0.5个单位
②回归直线就是散点图中经过样本数据点最多的那条直线
③如果两个变量的相关性越强，则相关性系数就越接近于1
④残差图中残差点所在的水平带状区域越宽，则回归方程的预报精确度越高
⑤甲、乙两个模型的相关指数分别约为0.88和0.80，则模型甲的拟合效果更好
其中真命题的个数为（       ）

A．1个

B．2个

C．3个

D．4个

7 . 为促进新能源汽车的推广，某市逐渐加大充电基础设施的建设，该市统计了近五年新能源汽车充电站的数量（单位：个），得到如下表格：

年份编号x	1	2	3	4	5
年份	2017	2018	2019	2020	2021
新能源汽车充电站数量y/个	37	104	147	196	226

(1)已知可用线性回归模型拟合y与x的关系，请用相关系数加以说明；
(2)求y关于x的线性回归方程，并预测2025年该市新能源汽车充电站的数量．
参考数据：，，，，
.
参考公式：相关系数，
线性回归方程＝x＋中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为： ，

8 . 下列命题正确的是（       ）

A．在回归分析中，相关指数越小，说明回归效果越好

B．已知，若根据2×2列联表得到的观测值为4.1，则有95%的把握认为两个分类变量有关

C．已知由一组样本数据（，2，，n）得到的回归直线方程为，且，则这组样本数据中一定有

D．若随机变量，则不论取何值，为定值

9 . 在研究某种产品的零售价（单位：元）与销售量（单位：万件）之间的关系时，根据所得数据得到如下所示的对应表：

	12	14	16	18	20
	17	16	14	13	11

利用最小二乘法计算数据，得到的回归直线方程为，则下列说法中正确的是（       ）

A．与的样本相关系数

B．回归直线必过点

C．

D．若该产品的零售价定为22元，可预测销售量是万件

10 . 某同学将收集到的六组数据制作成散点图如图，并得到其回归直线的方程为，计算其相关系数为，决定系数为．经过分析确定点F为“离群点”，把它去掉后，再利用剩下的5组数据计算得到回归直线的方程为，相关系数为，决定系数为．以下结论中，正确的是（       ）．

A．

B．

C．

D．