1 . 以下是搜集到的某市区新房屋的销售价格和房屋的面积的数据：

房屋面积（）	115	110	80	135	105
销售价格（万元）	124.8	121.6	118.4	129.2	122

（1）画出数据对应的散点图；

（2）求出线性回归方程（精确到0.1），并在散点图中加上回归直线；
（参考公式：回归方程中，，
参考数据：，，，．）

2 . 某同学在生物研究性学习中，对春季昼夜温差大小与黄豆种子发芽多少之间的关系进行研究，于是他在4月份的30天中随机挑选了5天进行研究，且分别记录了每天昼夜温差与每天每100颗种子浸泡后的发芽数，得到如下资料：

日期	4月1日	4月7日	4月15日	4月21日	4月30日
温差	10	11	13	12	8
发芽数颗	23	25	30	26	16

（1）从这5天中任选2天，若选取的是4月1日与4月30日的两组数据，请根据这5天中的另三天的数据，求出关于的线性回归方程；
（2）若由线性回归方程得到的估计数据与所选出的检验数据的误差均不超过2颗，则认为得到的线性回归方程是可靠的，试问（1）中所得的线性回归方程是否可靠？
附：回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：，.

3 . 为了解某企业生产的某产品的年利润与年广告投入的关系，该企业对最近一些相关数据进行了调查统计，得出相关数据见下表：

年广告投入x(万元)	2	3	4	5	6
年利润y(十万元)	3	4	6	8	11

根据以上数据，研究人员分别借助甲、乙两种不同的回归模型，得到两个回归方程：方程甲，；方程乙，.
（1）求(结果精确到0.01)与的值.
（2）为了评价两种模型的拟合效果，完成以下任务.
①完成下表(备注：，称为相应于点(x_i，y_i)的残差)；

年广告投入x(万元)		2	3	4	5	6
年利润y(十万元)		3	4	6	8	11
模型甲	估计值
	残差
模型乙	估计值
	残差

②分别计算模型甲与模型乙的残差平方和Q₁及Q₂，并通过比较Q₁，Q₂的大小，判断哪个模型拟合效果更好.

4 . 由变量与相对应的一组数据、、、、得到的线性回归方程为，则（       ）

A．135

B．90

C．67

D．63

5 . 下面4个散点图中，不适合线性回归模型拟合的两个变量是（       ）.

A．	B．
C．	D．

6 . 下列两变量具有相关关系的是（       ）

A．正方体的体积与边长	B．人的身高与体重
C．匀速行驶车辆的行驶距离与时间	D．球的半径与体积

7 . 下列说法：
①将一组数据中的每个数据都加上或减去同一个常数后，方差恒不变；
②设有一个回归方程，变量增加一个单位时，平均增加5个单位；
③线性回归方程必过点；
④曲线上的点与该点的坐标之间具有相关关系.
其中错误的个数是（       ）

A．1

B．2

C．3

D．4

8 . 某食品店为了了解气温对销售量的影响，随机记录了该店1月份中5天的日销售量y（单位：千克）与该地当日最低气温x（单位：°C）的数据，如下表：

x	2	5	8	9	11
y	12	10	8	8	7

（1）求出y与x的回归方程＝x；
（2）判断y与x之间是正相关还是负相关；若该地1月份某天的最低气温为6°C，请用所求回归方程预测该店当日的营业额．
附：回归方程＝x；中，＝，＝﹣

9 . 某校一个课外学习小组为研究某作物种子的发芽率y和温度x（单位：°C）的关系，在20个不同的温度条件下进行种子发芽实验，由实验数据得到下面的散点图：

由此散点图，在10°C至40°C之间，下面四个回归方程类型中最适宜作为发芽率y和温度x的回归方程类型的是（       ）

A．	B．
C．	D．

10 . 下列说法错误的是（       ）

A．回归直线过样本点的中心

B．两个随机变量的线性相关性越强，则相关系数的绝对值就越接近于

C．在回归直线方程中，当解释变量每增加个单位时，预报变量平均增加个单位

D．对分类变量与，随机变量的观测值越大，则判断“与有关系”的把握程度越小