某同学在研究性学习中，收集到某制药厂今年前5个月甲胶囊生产产量（单位：万盒）的数据如表所示：
通过上面五组数据得到y与x之间的线性回归方程为
，估计该制药厂7月份生产甲胶囊的产量为（ ）
| 月份x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 月产量y（万盒） | 5 | 5 | 6 | 6 | 8 |
，估计该制药厂7月份生产甲胶囊的产量为（ ）| A．7.3万盒 | B．7.8万盒 | C．8.3万盒 | D．8.8万盒 |
更新时间：2022-07-09 20:39:01
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【推荐1】下表是
和
之间的一组数据，则关于的回归方程必过（ ）
和之间的一组数据，则关于的回归方程必过（ ）
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A．点 | B．点 | C．点 | D．点 |
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名校
【推荐2】设变量x与y有下表五组数据：由散点图可知，y与x之间有较好的线性相关关系，已知其线性回归方程是
，则
（ ）
，则（ ）x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
y | 4.5 | 4 | 2 | 3 | 2.5 |
| A．4.7 | B．4.6 | C．4.5 | D．4.4 |
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，
，
，
这四个样本点中，距离回归直线最近的点是（
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【推荐1】下列说法正确的是
| A．样本10，6，8，5，6的标准差是3.3. |
B．“ 为真”是“ 为真”的充分不必要条件； |
C．已知点 在抛物线 的准线上，记其焦点为F，则直线AF的斜率等于 |
D．设有一个回归直线方程为 ，则变量每增加一个单位， 平均减少1.5个单位； |
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名校
【推荐2】某种产品的投入（单位：万元）与收入（单位：万元）之间的关系如表：
若已知与的线性回归方程为
，那么当投入为4万元时，收入的随机误差为（ ）万元．（随机误差＝真实值－预测值）
（单位：万元）与收入（单位：万元）之间的关系如表： | 2 | 4 | 5 | 6 | 8 |
| 30 | 40 | 60 | 50 | 70 |
与的线性回归方程为，那么当投入为4万元时，收入的随机误差为（ ）万元．（随机误差＝真实值－预测值）| A．-4.5 | B．4.5 |
| C．3.5 | D．-3.5 |
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.那么，根据上述回归方程预报一名身高为175cm的高三男生的体重是（
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名校
【推荐1】新能源汽车的核心部件是动力电池，电池成本占了新能源整车成本很大的比例，从2022年年初开始，生产电池的某种有色金属的价格一路水涨船高．下表是2022年前5个月我国某电池企业采购的该有色金属价格
（单位：千元
）与月份
的统计数据．
若与的线性回归方程为
，则
的值为（ ）
（单位：千元）与月份的统计数据． | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 1.7 | 3.0 | | 6.0 | 7.4 |
与的线性回归方程为，则的值为（ ）| A．3.8 | B．4.0 | C．4.2 | D．4.4 |
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【推荐2】某单位为了了解用电量y（度）与气温x（℃）之间的关系，随机统计了某4天的用电量与当天气温，并制作了对照表如下：
表中数据得回归直线方程
中的
，预测当气温为-5℃时，用电量为（ ）
| 气温（℃） | 5 | 3 | -2 | -3 |
| 用电量（度） | 62 | 64 | 66 | 72 |
中的，预测当气温为-5℃时，用电量为（ ）| A．75.25度 | B．76.25度 | C．78.25度 | D．83.25度 |
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的中心点为
，则由这组样本数据算得的回归直线方程不可能是（
