2 . 某运动服饰公司对产品研发的年投资额（单位：十万元）与年销售量（单位：万件）的数据进行统计，整理后得到如下统计表：

	1	2	3	4	5
	35	40	50	55	70

(1)求和的样本相关系数（精确到0.01），并推断和的线性相关程度；（若，则线性相关程度很强；若，则线性相关程度一般；若，则线性相关程度很弱）
(2)求年销售量关于年投资额的回归直线方程，并据此预测年投资额为60万元时的年销售量．
参考数据：．
参考公式：相关系数；
回归直线方程中，．

5 . 下列有关回归分析的结论中，正确的是（       ）

A．若回归方程为，则变量y与x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．若线性相关系数越小，说明两个变量之间的线性相关性越强

D．若散点图中所有点都在直线，则相关系数

6 . 近些年来，促进新能源汽车产业发展政策频出，新能源市场得到很大发展，销量及渗透率远超预期，新能源几乎成了各个汽车领域的热点．某车企通过市场调研并进行粗略模拟，得到研发投入（亿元）与经济收益（亿元）的数据，统计如下：

研发投入亿元	1	2	3	4	5
经济收益亿元	2.5	4	6.5	9	10.5

(1)计算的相关系数，并判断是否可以认为研发投入与经济收益具有较高的线性相关程度：（若，则线性相关程度一般，若，则线性相关程度较高）
(2)求出关于的线性回归方程，并预测研发投入10亿元时的经济收益．
参考数据：
附：相关系数，线性回归方程的斜率，截距．

7 . 下表是某地从2019年至2023年能源消费总量近似值（单位：千万吨标准煤）的数据表：

年份	2019	2020	2021	2022	2023
年份代号	1	2	3	4	5
能源消费总量近似值（单位：千万吨标准煤）	44.2	44.6	46.2	47.8	50.8

以为解释变量，为响应变量，若以为回归方程，则决定系数0.9298，若以为回归方程，则，则下面结论中正确的有（       ）

A．变量和变量的样本相关系数为正数

B．比的拟合效果好

C．由回归方程可准确预测2024年的能源消费总量

D．

8 . 国内某企业研发了一款产品，根据产品成本，每件产品售价不低于43元，经调研，产品售价（单位：元/件）与月销售量（单位：万件），并得到随机变量相对应的一组数据为．
(1)根据相关系数（结果保留两位小数），判断是否可以用线性回归模型拟合与的关系，当时，可以认为两个变量有很强的线性相关性；否则，没有很强的线性相关性．（参考数据：）
(2)建立关于的经验回归方程，并估计当产品的月销售量86875件时，该产品的售价约为多少？
参考公式：相关系数回归方程中斜率和截距的最小
二乘估计公式分别为：．

10 . 下列说法正确的是（       ）

A．在经验回归方程 中，当解释变量x每增加1个单位时，响应变量y平均减少3.6个单位

B．在经验回归方程 中，相对于样本点(1,2.8)的残差为-0.15

C．在残差图中，残差分布的水平带状区域的宽度越宽，其模型的拟合效果越差

D．若两个变量的决定系数R² 越大，表示残差平方和越小，即模型的拟合效果越好