2 . 在研究某品牌汽车的使用年限x（单位：年）与残值y（单位：万元）之间的关系时，根据调研数据得到如下的对应值表：

x	2	4	6	8	10
y	17	16	14	13	11

利用最小二乘法，得到回归直线方程为，下列说法正确的是（       ）

A．x与y的样本相关系数

B．回归直线必过点

C．

D．预测该品牌汽车使用20年后，残值约为2万元

3 . 下列说法错误的是（       ）

A．线性相关系数时，两变量正相关

B．两个随机变量的线性相关性越强，则相关系数的绝对值就越接近于

C．在回归直线方程中，当解释变量每增加个单位时，预报变量平均增加8个单位

D．对分类变量与，随机变量的观测值越大，则判断“与有关系”的把握程度越大

4 . 数字经济的发展需要、云计算、大数据及物联网等新型基础设施的支撑，作为新基建之首，对我国数字经济的发展有着重要的意义．技术在我国已经进入高速发展阶段，宽带业务办理量也逐渐上升．某营业厅统计了2021年7月至2022年1月宽带业务办理量（单位：单），如表所示：

时间	2021年7月	2021年8月	2021年9月	2021年10月	2021年11月	2021年12月	2022年1月
月份编号	1	2	3	4	5	6	7
宽带业务办理量/单	290	330	360	440	480	520	590

(1)由表中数据可知，可用线性回归模型拟合与之间的关系，请用相关系数加以说明（结果精确到0．01）；
(2)求出关于的线性回归方程，并估计该营业厅2022年6月的宽带业务办理量．
参考数据：，，，，．
参考公式：相关系数， ，．

6 . 为研究需要，统计了两个变量的数据情况如下表：

x				…
y				…

其中数据和数据的平均数分别为和，并且计算相关系数，经验回归方程为，则下列结论正确的为（       ）

A．点必在回归直线上，即	B．变量的相关性强
C．当，则必有	D．

8 . 甲､乙､丙､丁四位同学在建立变量x，y的回归模型时，分别选择了4种不同模型，计算可得它们的相关系数分别如下表：

学生	甲	乙	丙	丁
	0.95	0.50	0.85	0.77

则建立的回归模型拟合效果最好的同学是（       ）

A．甲

B．乙

C．丙

D．丁

10 . 下表所示是我国2015年至2021年生活垃圾无害化处理量（单位：亿吨）.

年份	2015	2016	2017	2018	2019	2020	2021
处理量（亿吨）	1.8	1.97	2.1	2.26	2.4	2.55	2.69

(1)由数据可知，可用线性回归模型拟合y与t的关系，请用相关系数加以说明；
(2)建立y关于t的回归方程（系数精确到0.01），并预测2023年我国生活垃圾无害化处理量.
附：，，，.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：，.