为研究变量x，y的相关关系，收集得到下面五个样本点（x，y）：
若由最小二乘法求得y关于x的回归直线方程为
，则据此计算残差为1.1的样本点是（ ）
| x | 5.5 | 6.5 | 7 | 7.5 | 8.5 |
| y | 9 | 8 | 6 | 4 | 3 |
若由最小二乘法求得y关于x的回归直线方程为
，则据此计算残差为1.1的样本点是（ ）| A．（5.5，9） | B．（6.5，8） | C．（7，6） | D．（7.5，4） |
更新时间：2022-07-06 14:43:51
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(0.85)
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【推荐1】下列命题：①89化为二进制数为
；②相关系数
用来衡量两个变量之间线性关系的强弱，
越大，相关性越弱；③相关指数
用来刻画回归的效果，越小，说明模型的拟合效果越好；④在残差图中，残差点分布的带状区域越狭窄，其模型拟合的精度就越高；其中正确的是（ ）
；②相关系数用来衡量两个变量之间线性关系的强弱，越大，相关性越弱；③相关指数用来刻画回归的效果，越小，说明模型的拟合效果越好；④在残差图中，残差点分布的带状区域越狭窄，其模型拟合的精度就越高；其中正确的是（ ）| A．①② | B．①④ | C．②③ | D．③④ |
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较易
(0.85)
名校
【推荐2】有下列说法：
①在残差图中，残差点比较均匀地落在水平的带状区域内，说明选用的模型比较合适；
②用相关指数R2来刻画回归的效果，R2值越大，说明模型的拟合效果越好；
③比较两个模型的拟合效果，可以比较残差平方和的大小，残差平方和越小的模型，拟合效果越好．
④在研究气温和热茶销售杯数的关系时，若求得相关指数R2≈0.85，则表明气温解释了15％的热茶销售杯数变化.
其中正确命题的个数是( )
①在残差图中，残差点比较均匀地落在水平的带状区域内，说明选用的模型比较合适；
②用相关指数R2来刻画回归的效果，R2值越大，说明模型的拟合效果越好；
③比较两个模型的拟合效果，可以比较残差平方和的大小，残差平方和越小的模型，拟合效果越好．
④在研究气温和热茶销售杯数的关系时，若求得相关指数R2≈0.85，则表明气温解释了15％的热茶销售杯数变化.
其中正确命题的个数是( )
| A．1 | B．2 | C．3 | D．4 |
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，
，
，则事件A与B相互独立
的检验规则是：当
时，我们就推断
不成立，即认为X和Y不独立，该推断犯错误的概率不超过
时，我们没有充分证据推断
，
满足
，则
，则样本点
的残差为
单选题
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【推荐1】 某研究机构对儿童记忆能力
和识图能力
进行统计分析，得到如下数据：
由表中数据，求得线性回归方程为，
,若某儿童的记忆能力为
时，则他的识图能力为
和识图能力进行统计分析，得到如下数据：由表中数据，求得线性回归方程为，
,若某儿童的记忆能力为时，则他的识图能力为| A．9.2 | B．9.5 | C．9.8 | D．10 |
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【推荐2】在南极，东南极冰盖被称为“沉睡的巨人”，是世界上最大的大陆冰川，包含了世界上大部分的冰.2022年在英国《自然》杂志发表的一篇论文指出，若《巴黎协定》的控温目标未能达成，东南极冰盖会因气候变化影响而加速融化，到2500年，可能导致海平面上升2到5米.无独有偶，2023年发表于《科学》杂志的新研究中，法国图卢兹空间地球物理学和海洋学研究实验室领衔的国际团队揭示了比之前预测的更大的冰川质量损失，全球温度升高与冰川质量损失之间存在线性相关关系，有如下数据：
根据数据，绘制如图所示的散点图，则下列说法正确的是①冰川消融百分比与温度上升量存在正相关关系；②由表中数据用最小二乘法得到的线性回归直线一定经过点
；③记表中数据
的方差为
，若控温措施有效，则冰川消融百分比将变为z%，且
，那么
的方差将变为
.（ ）
| 温度上升量x（℃） | 0.4 | 0.7 | 1.0 | 1.2 | 1.8 | 2.4 |
| 冰川消融百分比y（%） | 12 | 24 | 32 | 45 | 56 | 77 |
根据数据，绘制如图所示的散点图，则下列说法正确的是①冰川消融百分比与温度上升量存在正相关关系；②由表中数据用最小二乘法得到的线性回归直线一定经过点
；③记表中数据的方差为，若控温措施有效，则冰川消融百分比将变为z%，且，那么的方差将变为.（ ）| A．① | B．③ | C．①② | D．②③ |
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之间的关系，随机统计了其中4天的用电量与当天气温，并制作了对照表：
）
，其中
，预测当气温为
时，用电量的度数约为（
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【推荐1】已知下表是某品牌的研发投入x（万元）与销售额y（万元）的一组数据∶
由散点图可知，销售额y与研发投入x间有较强的线性相关关系，其线性回归直线方程是
，则可以预测，当x=12时，y的值为（ ）
| x | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| y | 68 | 75 | 80 | 83 | 84 | 90 |
由散点图可知，销售额y与研发投入x间有较强的线性相关关系，其线性回归直线方程是
，则可以预测，当x=12时，y的值为（ ）| A．104 | B．103 | C．102 | D．100 |
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【推荐2】已知变量x，y之间的线性回归方程为
，且变量x，y之间的一组相关数据如下表所示，则m的值是（ ）
，且变量x，y之间的一组相关数据如下表所示，则m的值是（ ）| x | 6 | 8 | 10 | 12 |
| y | 6 | m | 3 | 2 |
| A．3.2 | B．4 | C．4.7 | D．5 |
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，则表中m的值为（
