1 . 如图是某企业2016年至2022年的污水净化量（单位：吨）的折线图.
注：年份代码1~7分别对应年份2016~2022.
   
(1)由折线图看出，可用线性回归模型拟合y和t的关系，请建立y关于t的回归方程，并预测2025年该企业的污水净化量；
(2)请用相关指数说明回归方程预报的效果.
参考数据：；
参考公式：线性回归方程；
相关指数：

2 . 某兴趣小组研究光照时长x（h）和向日葵种子发芽数量y（颗）之间的关系，采集5组数据，作如图所示的散点图．若去掉后，下列说法正确的是（       ）

A．相关系数r变小	B．决定系数变小
C．残差平方和变大	D．解释变量x与预报变量y的相关性变强

4 . 对两个变量和进行回归分析，得到一组样本数据：、、、，则下列说法中不正确的是（       ）

A．由样本数据得到的线性回归方程必过样本点的中心

B．残差平方和越小的模型，拟合的效果越好

C．用相关指数来刻画回归效果，的值越小，说明模型的拟合效果越好

D．若变量和之间的相关系数，则变量与之间具有线性相关关系

5 . 某工厂为研究某种产品的产量x（吨）与所需某种原材料y（吨）的相关性，在生产过程中收集了对应数据如表所示：根据表中数据，得出y关于x的回归直线方程为．据此计算出在样本处的残差为，则表中m的值______．

x	3	4	5	6
y	2	3	4	m

6 . 某种产品的广告费支出与销售额 (单位：万元)之间的关系如下表：

x	2	4	5	6	8
y	30	40	60	50	70

与的线性回归方程为，当广告支出5万元时，随机误差的残差为________.

7 . 为了解某企业生产的某产品的年利润与年广告投入的关系，该企业对最近一些相关数据进行了调查统计，得出相关数据见下表：

年广告投入x(万元)	2	3	4	5	6
年利润y(十万元)	3	4	6	8	11

根据以上数据，研究人员分别借助甲、乙两种不同的回归模型，得到两个回归方程：方程甲，；方程乙，.
（1）求(结果精确到0.01)与的值.
（2）为了评价两种模型的拟合效果，完成以下任务.
①完成下表(备注：，称为相应于点(x_i，y_i)的残差)；

年广告投入x(万元)		2	3	4	5	6
年利润y(十万元)		3	4	6	8	11
模型甲	估计值
	残差
模型乙	估计值
	残差

②分别计算模型甲与模型乙的残差平方和Q₁及Q₂，并通过比较Q₁，Q₂的大小，判断哪个模型拟合效果更好.

8 . 两个线性相关变量x与y的统计数据如表：

x	9	9.5	10	10.5	11
y	11	10	8	6	5

其回归直线方程是，则相对应于点的残差为（       ）

A．0.1

B．0.2

C．﹣0.1

D．﹣0.2

9 . 下列关于回归分析的说法中错误的是（       ）

A．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

B．两个模型中残差平方和越小的模型拟合的效果越好

C．在线性回归方程中，当解释变量x每增加一个单位时，预报变量就平均增加0．2个单位

D．甲、乙两个模型的分别约为0．98和0．80，则模型乙的拟合效果更好

10 . 某企业对4个不同的部门的个别员工的年旅游经费调查发现，员工的年旅游经费（单位：万元）与其年薪（单位：万元）有较好的线性相关关系，通过下表中的数据计算得到关于的线性回归方程为.

	7	10	12	15
	0.4	1.1	1.3	2.5

那么，相应于点的残差为_______．