某产品的广告费用
与销售额
的统计数据如下表
若与线性相关，且线性回归方程
中的
为
，则下列说法正确的是（ ）
与销售额的统计数据如下表| 广告费用（万元） | 4 | 2 | 3 | 5 |
| 销售额y（万元） | 49 | 26 | 39 | 54 |
与线性相关，且线性回归方程中的为，则下列说法正确的是（ ）A． |
| B．当增加1个单位时，增加约9.4个单位 |
| C．与正相关 |
D．若广告费用为 万元时，销售额一定是 万元 |
22-23高二下·浙江·期中 查看更多[2]
更新时间：2023-05-05 13:25:38
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【推荐1】随机抽取
家超市，得到其广告支出（万元）与销售额（万元）数据如下，则（ ）
家超市，得到其广告支出（万元）与销售额（万元）数据如下，则（ ）| 超市 |  |  |  |  |  |  |  |
| 广告支出（万元） | 1 | 2 | 4 | 6 | 10 | 14 | 20 |
| 销售额（万元） | 19 | 32 | 44 | 40 | 52 | 53 | 54 |
| A．销售额与广告支出正相关 |
B．销售额与广告支出的变化趋势相同，但广告支出超过 万元后，销售额增加幅度变缓 |
C．销售额与广告支出线性相关越强，相关系数 越接近 |
D．要得到销售额的预测值，模型 比模型 更可靠 |
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【推荐2】（多选）某同学用收集到的6组数据对
制作成如图所示的散点图（点旁的数据为该点坐标），并计算得到经验回归直线
的方程为
，决定系数为
，经过残差分析确定B为离群点，把它去掉后，再用剩下的5组数据计算得到经验回归直线
的方程为
，决定系数为
，则以下结论正确的是（ ）
制作成如图所示的散点图（点旁的数据为该点坐标），并计算得到经验回归直线的方程为，决定系数为，经过残差分析确定B为离群点，把它去掉后，再用剩下的5组数据计算得到经验回归直线的方程为，决定系数为，则以下结论正确的是（ ）A． | B． | C．直线恰好过点C | D． |
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【推荐3】进入21世纪以来，全球二氧化碳排放量增长迅速，自2000年至今，全球二氧化碳排放量增加了约40%，我国作为发展中国家，经济发展仍需要大量的煤炭能源消耗．下图是2016—2020年中国二氧化碳排放量的统计图表（以2016年为第1年）．利用图表中数据计算可得，采用某非线性回归模型拟合时，
；采用一元线性回归模型拟合时，线性回归方程为
，
．则下列说法正确的是（ ）
；采用一元线性回归模型拟合时，线性回归方程为，．则下列说法正确的是（ ）| A．由图表可知，二氧化碳排放量y与时间x正相关 |
| B．由决定系数可以看出，线性回归模型的拟合程度更好 |
| C．利用线性回归方程计算2019年所对应的样本点的残差为-0.30 |
| D．利用线性回归方程预计2025年中国二氧化碳排放量为107.24亿吨 |
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名校
【推荐1】设某高中的男生体重(
)与身高(
)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
，则下列结论中正确的是（ ）
()与身高()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，则下列结论中正确的是（ ）| A．与有正的线性相关关系 |
B．回归直线过样本点的中心 |
| C．若该高中某男生身高增加1，则其体重约增加0.85 |
| D．若该高中某男生身高为170，则可断定其体重必为63.79 |
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名校
【推荐2】下表是某地从2019年至2023年能源消费总量近似值（单位：千万吨标准煤）的数据表：
以为解释变量，为响应变量，若以
为回归方程，则决定系数
0.9298，若以
为回归方程，则
，则下面结论中正确的有（ ）
（单位：千万吨标准煤）的数据表：| 年份 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
| 年份代号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 能源消费总量近似值（单位：千万吨标准煤） | 44.2 | 44.6 | 46.2 | 47.8 | 50.8 |
为解释变量，为响应变量，若以为回归方程，则决定系数0.9298，若以为回归方程，则，则下面结论中正确的有（ ）| A．变量和变量的样本相关系数为正数 |
| B．比的拟合效果好 |
| C．由回归方程可准确预测2024年的能源消费总量 |
D． |
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【推荐1】设某高中的男生体重()与身高()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，则下列结论中正确的是（ ）
()与身高()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，则下列结论中正确的是（ ）| A．与有正的线性相关关系 |
| B．回归直线过样本点的中心 |
| C．若该高中某男生身高增加1，则其体重约增加0.85 |
| D．若该高中某男生身高为170，则可断定其体重必为63.79 |
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【推荐2】某商品的销售量Y（件）与销售价格X（元/件）存在线性相关关系，根据一组样本数据
，用最小二乘法建立的线性回归方程为
，则下列结论不正确的是（ ）
，用最小二乘法建立的线性回归方程为，则下列结论不正确的是（ ）| A．Y与X具有正的线性相关关系 |
B．若r表示变量Y与X之间的线性相关系数，则 |
| C．当销售价格为10元/件时，销售量为100件 |
| D．当销售价格为10元/件时，销售量为100件左右 |
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【推荐3】某地为响应“扶贫必扶智，扶智就是扶知识、扶技术、扶方法”的号召，建立了农业科技图书馆，供农民免费借阅，收集的自2017年至2021年共5年的年借阅数据如下表：
根据上表，可得关于的二次回归方程为
，则下列说法正确的是（ ）
年份 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 |
年份代码 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
年借阅量 | 2 | 17 | 36 | 93 | 142 |
根据上表，可得
关于的二次回归方程为，则下列说法正确的是（ ）A． |
| B．2，17，36，93，142的第三四分位数为93 |
| C．此回归模型2020年的残差（实际值与预报值之差）为5 |
| D．估计2022年借阅数为220 |
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【推荐1】已知变量，线性相关，且由观测数据算得样本平均数为
，
，则由该观测数据得到的经验回归方程可能是（ ）
，线性相关，且由观测数据算得样本平均数为，，则由该观测数据得到的经验回归方程可能是（ ）A． | B． |
C． | D． |
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【推荐2】某学校数学学习兴趣小组利用信息技术手段探究两个数值变量x，y之间的线性关系，随机抽取8个样本点
，
，……，
，由于操作过程的疏忽，在用最小二乘法求经验回归方程时只输入了前6组数据，得到的线性回归方程为
，其样本中心为
.后来检查发现后，输入8组数据得到的新的经验回归方程为
，新的样本中心为
，已知
，
，则（ ）
，，……，，由于操作过程的疏忽，在用最小二乘法求经验回归方程时只输入了前6组数据，得到的线性回归方程为，其样本中心为.后来检查发现后，输入8组数据得到的新的经验回归方程为，新的样本中心为，已知，，则（ ）| A．新的样本中心仍为 |
B．新的样本中心为 |
| C．两个数值变量x，y具有正相关关系 |
D． |
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其中
，求得的回归直线方程
记此模型对应的相关指数为
，记此模型对应的相关指数为
，则
