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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更新时间：2024-01-10 20:43:40
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【推荐1】两个相关变量满足如下关系：
根据表格已得经验回归方程为
，表中有一数据模糊不清，推算该数据是（ ）
| 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| 25 | ● | 50 | 56 | 64 |
，表中有一数据模糊不清，推算该数据是（ ）| A．37 | B．38.5 | C．39 | D．40.5 |
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【推荐2】如果在一次实验中，测得
的五组数值如下表所示，经计算知，y对x的线性回归方程是
，预测当
时，
（ ）
的五组数值如下表所示，经计算知，y对x的线性回归方程是，预测当时，（ ）x | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
y | 10 | 15 | 20 | 30 | 35 |
| A．73.5 | B．74 | C．74.5 | D．75 |
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一定过点（ ）
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【推荐1】某学校利用实践基地开展劳动教育活动，在其中一块土地上栽种某种蔬菜，并指定一位同学观测其中一棵幼苗生长情况，该同学获得前6天的数据如下：
经这位同学的研究，发现第天幼苗的高度
的经验回归方程为
，据此预测第10天这棵幼苗的高度大约为（ ）
| 第天 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| 高度 | 1 | 4 | 7 | 9 | 11 | 13 |
天幼苗的高度的经验回归方程为，据此预测第10天这棵幼苗的高度大约为（ ）A． | B． | C． | D． |
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【推荐2】某种产品的广告支出费用（单位：万元）与销售额（单位：万元）的数据如下表：
已知关于的线性回归方程为
，则当广告支出费用为5万元时，残差为（ ）万元
（单位：万元）与销售额（单位：万元）的数据如下表： | 2 | 4 | 5 | 6 | 8 |
| 30 | 40 | 60 | 50 | 70 |
关于的线性回归方程为，则当广告支出费用为5万元时，残差为（ ）万元| A．10 | B．14 | C．23 | D．24 |
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去拟合过滤过程中废气的污染物浓度
与时间
之间的一组数据，为了求出线性回归方程，设
，其变换后得到线性回归方程为
，则当经过
后，预报废气的污染物浓度为（
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解题方法
【推荐1】对具有线性相关关系的变量 x，y 有一组观测数据
，
，下列说法中不正确的是（ ）
，，下列说法中不正确的是（ ）A．数据 的平均数为1 |
B．将数据 中的每个数都加上同一个常数，所得新数据方差不变 |
C．若数据的线性回归方程是 ，则实数 |
| D．变量 x，y 的线性相关系数 r 越大，两个变量 x，y 的线性相关性越高 |
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【推荐2】某产品的广告费用万元与销售额万元的统计数据如表：
根据上表可得回归方程
，据此模型预测，广告费用为6万元时的销售额为（ ）万元
万元与销售额万元的统计数据如表：广告费用 | 2 | 3 | 4 | 5 |
销售额 | 26 | 39 | 49 | 54 |
，据此模型预测，广告费用为6万元时的销售额为（ ）万元| A．63.6 | B．65.5 | C．72 | D．67.7 |
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名产品推销员，其工作年限与年推销金额数据如下表所示：
中的
．若第
年，则估计他的年推销金额为（
万元
万元
