【推荐1】下表是某厂2019年1一4月份用水量的统计数据，其月份x与用水址y（单位∶百吨）之间具有线性相关关系，则根据该统计数据求得的回归直线必过点（       ）

月份x	1	2	3	4
用水量y	4.5	4	3	2.5

A．

B．

C．

D．

【推荐2】某科研型企业，每年都对应聘入围的大学生进行体检，其中一项重要指标就是身高与体重比，其中每年入围大学生体重y（单位：kg）与身高x（单位：cm）基本都具有线性相关关系，根据今年的一组样本数据，用最小二乘法建立的回归方程为，则下列结论中不正确的是（       ）

A．y与x具有正的线性相关关系

B．回归直线过样本点的中心

C．若某应聘大学生身高增加1cm，则其体重约增加0.83kg

D．若某应聘大学生身高为170cm，则可断定其体重必为55.39kg

【推荐3】在回归分析中，下列判断正确的是（       ）

A．回归直线不一定经过样本点的中心

B．样本相关系数

C．相关系数越接近1，拟合效果越好

D．相关系数r越小，相关性越弱

【推荐1】两个具有线性相关关系的变量的一组数据，，，下列说法错误的是（       ）

A．落在回归直线方程上的样本点越多，回归直线方程拟合效果越好

B．相关系数越接近，变量，相关性越强

C．相关指数越小，残差平方和越大，即模型的拟合效果越差

D．若表示女大学生的身高，表示体重，则表示女大学生的身高解释了的体重变化

【推荐3】对两个变量和进行回归分析，得到一组样本数据：、、、，则下列说法中不正确的是（       ）

A．由样本数据得到的线性回归方程必过样本点的中心

B．残差平方和越小的模型，拟合的效果越好

C．用相关指数来刻画回归效果，的值越小，说明模型的拟合效果越好

D．若变量和之间的相关系数，则变量与之间具有线性相关关系

【推荐1】已知两个统计案例如下：
①为了探究患慢性支气管炎与吸烟关系，调查了339名50岁以上的人，调查结果如表：

②为了解某地母亲与女儿身高的关系，随机测得10对母女的身高如下表：
则对这些数据的处理所应用的统计方法是

A．①回归分析②取平均值

B．①独立性检验②回归分析

C．①回归分析②独立性检验

D．①独立性检验②取平均值

【推荐2】给出以下四个说法：①在回归直线方程＝12﹣0.3x中，当解释变量x每增加一个单位时，预报变量平均减少0.3个单位；②对分类变量X与Y，若它们的随机变量K²的观测值k越大，则判断“X与Y有关系”的把握程度越大；③在刻画回归模型的拟合效果时，相关指数R²的值越小，说明拟合的效果越好；④残差点分布的带状区域的宽度越窄相关指数越小.其中正确的说法是（       ）

A．②④

B．③④

C．①②

D．①③

【推荐3】若由一个列联表中的数据计算得，则有（       ）把握认为两个变量有关系．

	0.25	0.15	0.10	0.05	0.025	0.010	0.005	0.001
	1.323	2.072	2.706	3.841	5.024	6.635	7.879	10.828

A．95%

B．97.5%

C．99%

D．99.9%