某商店的某款商品近5个月的月销售量
（单位：千瓶）如下表：
若变量和
之间具有线性相关关系，用最小二乘法建立的经验回归方程为
，则下列说法正确的是（ ）
（单位：千瓶）如下表：| 第个月 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 月销售量 | 2.5 | 3.2 | 4 | 4.8 | 5.5 |
和之间具有线性相关关系，用最小二乘法建立的经验回归方程为，则下列说法正确的是（ ）A．点 一定在经验回归直线上 |
B． |
C．相关系数 |
| D．预计该款商品第6个月的销售量为7800瓶 |
更新时间：2023-10-31 10:51:26
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【推荐1】下列说法正确的是（ ）
A．回归直线方程 对应的回归直线至少经过其样本点数据中的一个点 |
B．若回归直线方程为 ，则当x每增大一个单位时， 增大1.1个单位 |
C．设两个变量x，y之间的线性相关系数为r，则 的充要条件是成对数据构成的点都在回归直线上 |
| D．在残差的散点图中，残差分布的水平带状区域的宽度越窄，其模型的拟合效果越好 |
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解题方法
【推荐2】下列命题中是真命题的有（ ）
A．若 ，则 |
B．在线性回归模型拟合中，若相关系数 越大，则样本的线性相关性越强 |
C．有一组样本数据 ， .若样本的平均数 ，则样本的中位数为2 |
| D．投掷一枚骰子10次，并记录骰子向上的点数，平均数为2，方差为1.4，可以判断一定没有出现点数6 |
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）
中，当变量x每增加1个单位时，变量
的观测值k，若k的值越大，则认为两个变量间有关的把握就越小
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【推荐1】随着我国碳减排行动的逐步推进，我国新能源汽车市场快速发展，新能源汽车产销量大幅上升，2017－2021年全国新能源汽车保有量y（单位：万辆）统计数据如下表所示：
由表格中数据可知y关于x的经验回归方程为
，则（ ）
年份 | 2017年 | 2018年 | 2019年 | 2020年 | 2021年 |
年份代码x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
保有量y/万辆 | 153.4 | 260.8 | 380.2 | 492 | 784 |
，则（ ）A． |
| B．预测2023年底我国新能源汽车保有量高于1000万辆 |
| C．2017－2021年全国新能源汽车保有量呈增长趋势 |
| D．2021年新能源汽车保有量的残差（观测值与预测值之差）为71.44 |
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【推荐2】受疫情影响，全球经济普遍下滑.某公司及时调整产研策略，加大研发力度，不断推出新的产品，使2021年的经济由亏转盈，并健康持续发展.下表为2021年1月份至6月份此公司的经济指标
万元)与时间
月份)的关系:
其中
，其对应的回归方程为
，则下列说法正确的有（ ）
万元)与时间月份)的关系: | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
|  |  |  |  |  |  |
其中
，其对应的回归方程为，则下列说法正确的有（ ）| A．与负相关 |
B． |
C．回归直线可能不经过点 |
D．2021年10月份的经济指标大约为 |
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，有个人花了100元钱买彩票，一定会有47元回报
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解题方法
【推荐1】下列命题中正确的有（ ）
A．设有一个回归方程 ，变量增加一个单位时，平均增加3个单位 |
B．命题 ， 的否定 ， |
C．设随机变量 服从正态分布 ，若 ，则 |
D．在一个 列联表中，由计算得 ，则有99%的把握确认这两个变量间有关系 |
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【推荐2】设
是变量x和y的2020个样本点，直线l是由这些样本点通过最小二乘法得到的经验回归直线，如图所示，下列结论正确的是（ ）.
是变量x和y的2020个样本点，直线l是由这些样本点通过最小二乘法得到的经验回归直线，如图所示，下列结论正确的是（ ）.A．直线l过点 |
B．直线l过点 |
C．x和y的样本相关系数在区间 上 |
| D．因为2020是偶数，所以分布在直线l两侧的样本点的个数一定相同 |
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，求得的回归直线方程为
，且
，现发现两个数据点
和
误差较大，去除后重新求得的回归直线
的斜率为
，则（
，
不变
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【推荐1】某同学将收集到的六组数据制作成散点图如图所示，并得到其回归直线的方程为
，计算其相关系数为
．经过分析确定点F为“离群点”，把它去掉后，再利用剩下的5组数据计算得到回归直线的方程为
，相关系数为
，以下结论中，正确的是（ ）
，计算其相关系数为．经过分析确定点F为“离群点”，把它去掉后，再利用剩下的5组数据计算得到回归直线的方程为，相关系数为，以下结论中，正确的是（ ） A． | B． |
C． | D． |
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【推荐2】已知由样本数据点集合
其中
，求得的回归直线方程
记此模型对应的相关指数为
. 观察残差图发现：除了数据点（1.2，2.2）和（4.8，7.8）明显偏离横轴，其余各点均密集均匀分布，剔除这两个数据点后重新求得的回归直线方程
，记此模型对应的相关指数为
，则下列结论中正确的是（ ）
其中，求得的回归直线方程记此模型对应的相关指数为. 观察残差图发现：除了数据点（1.2，2.2）和（4.8，7.8）明显偏离横轴，其余各点均密集均匀分布，剔除这两个数据点后重新求得的回归直线方程，记此模型对应的相关指数为，则下列结论中正确的是（ ）| A．变量x与y正相关 | B．记 ，则 |
C． | D． |
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之间的经验回归方程为
，且变量
时，可估计
时，残差为
