蟋蟀鸣叫可以说是大自然优美、和谐的音乐，殊不知蟋蟀鸣叫的频率
（每分钟鸣叫的次数）与气温
（单位：℃）存在着较强的线性相关关系.某地观测人员根据如表的观测数据，建立了关于的线性回归方程
，则下列说法不正确的是（ ）
（每分钟鸣叫的次数）与气温（单位：℃）存在着较强的线性相关关系.某地观测人员根据如表的观测数据，建立了关于的线性回归方程，则下列说法不正确的是（ ）
| 20 | 30 | 40 | 50 | 60 |
| 25 | 27.5 | 29 | 32.5 | 36 |
A． 的值是20 |
| B．变量，呈正相关关系 |
| C．若的值增加1，则的值约增加0.25 |
| D．当蟋蟀52次/分鸣叫时，该地当时的气温预报值为33.5℃ |
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更新时间：2021-05-05 23:04:48
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【推荐1】某中学的兴趣小组在某座山测得海拔高度､气压､沸点的六组数据，并绘制出如图所示的散点图，下列说法错误 的是（ ）
| A．气压与海拔高度呈负相关 | B．沸点与气压呈正相关 |
| C．沸点与海拔高度呈正相关 | D．沸点与海拔高度的相关性很强 |
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【推荐2】下表是我国某城市在2017年1月份至10月份各月最低温与最高温
的数据一览表
已知该城市的各月最低温与最高温具有线性相关关系，根据该一览表，则下列结论错误的是
的数据一览表月份 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
最高温 | 5 | 9 | 9 | 11 | 17 | 24 | 27 | 30 | 31 | 21 |
最低温 | -12 | -3 | 1 | -2 | 7 | 17 | 19 | 23 | 25 | 10 |
已知该城市的各月最低温与最高温具有线性相关关系，根据该一览表，则下列结论错误的是
| A．最低温与最高温为正相关 |
| B．每月最高温与最低温的平均值前8个月逐月增加 |
| C．月温差（最高温减最低温）的最大值出现在1月 |
| D．1月至4月的月温差（最高温减最低温）相对于7月至10月，波动性更大 |
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【推荐1】随机选取5名高二男生，其身高和体重的数据如下表所示：
由上表可得回归直线方程
，据此模型预报身高为172cm的男生的体重大约为（ ）
| 身高x（cm） | 160 | 165 | 170 | 175 | 180 |
| 体重y（kg） | 56 | 61 | 65 | 69 | 74 |
，据此模型预报身高为172cm的男生的体重大约为（ ）A． kg | B． kg | C． kg | D． kg |
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【推荐2】已知某一家旗舰店近五年“五一”黄金周期间的成交额如下表：
若关于
的线性回归方程为
，则根据回归方程预测该店2023年“五一”黄金周的成交额是（ ）
| 年份 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 |
| 年份代号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 成交额y（万元） | 50 | 60 | 70 | 80 | 100 |
关于的线性回归方程为，则根据回归方程预测该店2023年“五一”黄金周的成交额是（ ）| A．84万元 | B．96万元 | C．108万元 | D．120万元 |
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．若在这些样本点中任取一点，则它在回归直线左下方的概率为（
（元）
（件）
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【推荐1】某车间加工零件的数量x与加工时间y的统计数据如图：现已求得上表数据的回归方程
中的
值为0.9，则据此回归模型可以预测，加工100个零件所需要的加工时间约为
中的值为0.9，则据此回归模型可以预测，加工100个零件所需要的加工时间约为| 零件个数x (个) | 10 | 20 | 30 |
| 加工时间y (分钟) | 21 | 30 | 39 |
| A．112分钟 | B．102分钟 | C．94分钟 | D．84分钟 |
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【推荐2】具有线性相关关系的变量
有一组观测数据
(
)，其回归直线方程是
，且
，则实数的值是（ ）
有一组观测数据()，其回归直线方程是，且，则实数的值是（ ）| A．1 | B．2 | C．3 | D．4 |
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则
（
