已知变量
关于
的线性回归方程为
，且
，
，则
时，预测的值为（ ）
关于的线性回归方程为，且，，则时，预测的值为（ ）A． | B． | C． | D． |
更新时间：2023-07-08 23:56:23
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(0.85)
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【推荐1】根据一组样本数据
，
，…，
，求得回归方程为
，且
．现发现这组样本数据中有两个样本点
和
误差较大，去除后重新求得的回归直线
的斜率为1.2，则（ ）
，，…，，求得回归方程为，且．现发现这组样本数据中有两个样本点和误差较大，去除后重新求得的回归直线的斜率为1.2，则（ ）| A．变量与具有负相关关系 |
| B．去除两个误差较大的样本点后，的估计值增加速度变快 |
C．去除两个误差较大的样本点后，重新求得的经验回归方程为 |
D．去除两个误差较大的样本点后，相应于样本点 的残差为 |
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【推荐2】某社区为了丰富退休人员的业余文化生活，自2018年以来，始终坚持开展“悦读小屋读书活动”.下表是对2018年以来近5年该社区退休人员的年人均借阅量的数据统计：
（参考数据：
）通过分析散点图的特征后，年人均借阅量关于年份代码的回归分析模型为
，则2023年的年人均借阅量约为（ ）
年份 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 |
年份代码 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
年人均借阅量 |
|
| 16 | 22 | 28 |
）通过分析散点图的特征后，年人均借阅量关于年份代码的回归分析模型为，则2023年的年人均借阅量约为（ ）| A．31 | B．32 | C．33 | D．34 |
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【推荐3】为了预测某地的经济增长情况，某经济学专家根据该地2023年1月至6月的GDP数据（单位：百亿元）建立了线性回归模型，得到的线性回归方程为
，其中自变量指的是从2023年1月起每个月的编号，如2023年1月编号为1，2023年6月编号为6，部分数据如表所示：
参考数据： 
，
．
则下列说法错误的是（ ）
（单位：百亿元）建立了线性回归模型，得到的线性回归方程为，其中自变量指的是从2023年1月起每个月的编号，如2023年1月编号为1，2023年6月编号为6，部分数据如表所示：| 时间 | 2023年1月 | 2023年2月 | 2023年3月 | 2023年4月 | 2023年5月 | 2023年6月 |
| 编号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| /百亿元 |  |  |  | 11.107 |  |  |
，．则下列说法错误的是（ ）
A．回归直线经过点 |
B． |
| C．根据该模型，该地2023年7月的GDP的预测值为12.47百亿元 |
| D．2023年4月，该模型预测的GDP的数据比实际值低了0.103 |
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【推荐1】某老师为了了解数学学习成绩得分y（单位：分）与每天数学学习时间x（单位：分钟）是否存在线性关系，搜集了100组数据
，并据此求得y关于x的线性回归方程为
.若一位同学每天数学学习时间约80分钟，则可估计这位同学数学成绩为（ ）
，并据此求得y关于x的线性回归方程为.若一位同学每天数学学习时间约80分钟，则可估计这位同学数学成绩为（ ）| A．106 | B．122 | C．136 | D．140 |
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【推荐2】根据表中的数据，用最小二乘法得到与的线性回归方程为
，则表中
的值为（ ）
与的线性回归方程为，则表中的值为（ ）
| 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| 20 |
| 40 | 60 | 70 |
A． | B．20 | C． | D．25 |
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，则（
时，可以确定
