设某大学的女生体重
（单位：
）与身高
（单位：
）具有线性相关关系，根据一组样本数据
，用最小二乘法建立的回归方程为
，则下列结论中正确结论的个数是（ ）
①与具有正的线性相关关系；
②回归直线过样本点的中心
；
③若该大学某女生身高增加
，则其体重约增加
；
④若该大学某女生身高为
，则可断定其体重必为
．
（单位：）与身高（单位：）具有线性相关关系，根据一组样本数据，用最小二乘法建立的回归方程为，则下列结论中正确结论的个数是（ ）①
与具有正的线性相关关系；②回归直线过样本点的中心
；③若该大学某女生身高增加
，则其体重约增加；④若该大学某女生身高为
，则可断定其体重必为．| A．1 | B．2 | C．3 | D．4 |
更新时间：2022-06-01 23:51:48
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【推荐1】下列说法：①若线性回归方程为
，则当变量增加一个单位时，一定增加3个单位；②将一组数据中的每个数据都加上同一个常数后，方差不会改变；③线性回归直线方程
必过点；④抽签法属于简单随机抽样；其中错误的说法是（ ）
，则当变量增加一个单位时，一定增加3个单位；②将一组数据中的每个数据都加上同一个常数后，方差不会改变；③线性回归直线方程必过点；④抽签法属于简单随机抽样；其中错误的说法是（ ）| A．①③ | B．②③④ | C．① | D．①②④ |
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具有相关关系，根据所采集的数据得到线性回归方程
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与该山的年平均气温具有相关关系，根据所采集的数据得到线性回归方程，则下列说法A．年平均气温为 时该山高估计为 |
B．该山高为 处的年平均气温估计为 |
| C．该地的山高与该山的年平均气温的正负相关性与回归直线的斜率的估计值有关 |
| D．该地的山高与该山的年平均气温成负相关关系 |
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个单位长度可以得到函数
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中，当变量
增加0.2单位．
，则“
”是“
”的充分而不必要条件．
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则y对x的线性回归方程为
| 父亲身高x（cm） | 174 | 176 | 176 | 176 | 178 |
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则y对x的线性回归方程为
| A．y = x-1 | B．y = x+1 | C．y =88+ | D．y = 176 |
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【推荐2】一组数据如下表所示：
已知变量关于的回归方程为
，若
，则预测的值可能为
| 1 | 2 | 3 | 4 |
|  |  |  |  |
关于的回归方程为，若，则预测的值可能为A． | B． | C． | D． |
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约等于9，据此模型预报广告费用为6 万元时，销售额为（ ）
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【推荐1】下列说法：①若随机变量X服从正态分布
，若
，则
；②设某校男生体重y（单位：kg）与身高x（单位：cm）具有线性相关关系，根据一组样本数据
，用最小二乘法建立的回归方程为
，若该校某男生的身高为170cm，则其体重大约为62.5kg；③有甲、乙两个袋子，甲袋子中有3个白球，2个黑球；乙袋子中有4个白球，4个黑球.现从甲袋子中任取2个球放入乙袋子，然后再从乙袋子中任取一个球，则此球为白球的概率为
，其中正确的个数为（ ）
，若，则；②设某校男生体重y（单位：kg）与身高x（单位：cm）具有线性相关关系，根据一组样本数据，用最小二乘法建立的回归方程为，若该校某男生的身高为170cm，则其体重大约为62.5kg；③有甲、乙两个袋子，甲袋子中有3个白球，2个黑球；乙袋子中有4个白球，4个黑球.现从甲袋子中任取2个球放入乙袋子，然后再从乙袋子中任取一个球，则此球为白球的概率为，其中正确的个数为（ ）| A．0 | B．1 | C．2 | D．3 |
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【推荐2】某公司在2014~2018年的收入与支出情况如下表所示：
根据表中数据可得回归直线方程为
，依此估计如果2019年该公司收入为8亿元时的支出为（ ）
| 收入（亿元） | 2.2 | 2.4 | 3.8 | 5.2 | 6.0 |
| 支出（亿元） | 0.2 | 1.5 | 2.0 | 2.5 | 3.8 |
根据表中数据可得回归直线方程为
，依此估计如果2019年该公司收入为8亿元时的支出为（ ）| A．4.502亿元 | B．4.404亿元 |
| C．4.358亿元 | D．4.856亿元 |
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，则当
