1 . 研究变量、得到一组样本数据，进行回归分析，以下说法正确的是（       ）

A．经验回归直线至少经过点、、、中的一个

B．用决定系数来比较两个模型拟合效果，越大，表示残差平方和越小，即模型的拟合效果越好

C．在经验回归方程中，当解释变量每增加个单位时，响应变量平均增加个单位

D．若变量和之间的相关系数为，则变量和之间的负相关很强

2 . 某企业为了解生产线进行技术升级改造前后的效果，质检部门随机抽检了甲、乙两条生产线各200件产品（甲采用旧的生产模式，乙采用新的生产模式），在抽取的400件产品中，根据检测结果将它们分为“”、“”、“”三个等级，等级为合格品，等级为次品，统计结果如表所示：

等级
频数	200	150	50

根据国家相关要求所有次品必须由厂家自行销毁不得出售.
（1）请根据所提供的数据完成下面的列联表，依据的独立性检验，能否认为产品的合格率与技术升级相关联？

	合格品	次品	合计
甲		40
乙	190
合计

（2）在抽检的所有次品中，按甲、乙生产线的生产的次品比例进行分层抽样抽取10件产品，然后从这10件产品中随机抽取5件，记其中属于甲生产线生产的有件，求的分布列和数学期望．
（3）每件产品生产的成本为20元，，等级产品的出产单价分别为元、40元．若甲生产线抽检的产品中有70件等级，用样本的频率估计概率，若进行技术升级后，平均生产一件产品比升级前多盈利不超过9元，则等级产品的出厂单价最高为多少元？附：，其中．

3 . 某工厂为提高生产效率，开展技术创新活动，提出了完成某项生产任务的甲，乙两种新的生产方式.为比较两种生产方式的效率，选取40名工人，将他们随机分成两组，每组20人，第一组工人用甲种生产方式，第二组工人用乙种生产方式.根据工人完成生产任务的工作时间(单位：)绘制了如下表格：

完成任务工作时间
甲种生产方式	2人	3人	10人	5人
乙种生产方式	5人	10人	4人	1人

（1）将完成生产任务所需时间超过和不超过的工人数填入下面列联表：

生产方式	工作时间		合计
	超过	不超过
甲
乙
合计

（2）根据（1）中的列联表，依据小概率值的独立性检验，能否认为甲，乙两种生产方式的效率有差异？
（3）若从完成生产任务所需的工作时间在的工人中选取3人去参加培训，设为选出的3人中采用甲种生产方式的人数，求随机变量的分布列和数学期望.
附：

	0.1	0.05	0.01	0.005	0.001
	2.706	3.841	6.635	7.897	10.828

4 . 为了研究某种疾病的治愈率，某医院对100名患者中的一部分患者采用了外科疗法，另一部分患者采用了化学疗法，并根据两种治疗方法的治愈情况绘制了等高堆积条形图，如下：

（1）根据图表完善以下关于治疗方法和治愈情况的列联表：

疗法	疗效		合计
	未治愈	治愈
外科疗法
化学疗法		18
合计			100

（2）依据小概率值的独立性检验，分析此种疾病治愈率是否与治疗方法有关．
附：（如需计算，结果精确到0.001）
独立性检验中常用小概率值和相应的临界值

	0.1	0.05	0.01	0.005	0.001
	2.706	3.841	6.635	7.879	10.828

6 . 已知由样本数据，、、、、、求得的经验回归方程为，且．现发现一个样本数据误差较大，去除该数据后重新求得的经验回归直线的纵截距依然是，则下列说法正确的是（       ）

A．去除前变量每增加个单位，变量一定增加个单位

B．去除后剩余样本数据中的平均数为

C．去除后的经验回归方程为

D．去除后相关系数变大

8 . 从某学校获取了容量为的有放回简单随机样本，将所得数学和语文期末考试成绩的样本观测数据整理，其中有四个数据记为，得到如下列联表；

数学成绩	语文成绩		合计
	不优秀	优秀
不优秀
优秀
合计

（1）求的值；
（2）依据的独立性检验，能否认为数学成绩与语文成绩有关联？
附：，．
下表给出了独立性检验中几个常用的小概率值和相应的临界值．

9 . 随着国内疫情得到有效控制，各商家经营活动逐步恢复正常，部分商家还积极推出新产品，吸引更多的消费者前来消费．某商店推出了一种新产品，并选择对某一天来消费这种新产品的名顾客进行满意度调查，为此相关人员制作了如下的列联表．

	满意	不满意	总计
男顾客
女顾客
总计

已知从这名顾客中随机抽取人为满意的概率为．
（1）请完成如上的列联表；
（2）依据的独立性检验，能否认为满意度与性别有关联？
（3）为了进一步改良这种新产品，商家在当天不满意的顾客中，按照性别利用分层抽样抽取了人进行回访，并从这人中再随机抽取人送出奖品，求获奖者恰好是男女的概率．
附：．

10 . 为践行“绿水青山就是金山银山”的生态文明发展理念，某市环保部门对某大型企业进行排放物监控．测得排放的可吸入颗粒物浓度（单位：）、监控点与企业的距离（单位：）的数据，并进行了初步处理，得到了下面的一些统计量的值（其中，）：，，，，，，，．
（1）利用相关系数，判断与哪一个更适合作为可吸入颗粒物浓度关于监控点与该企业距离的回归方程类型？（精确到0.001）
（计算过程中的可参考数据：，）
（2）根据（1）的判断结果，求其回归方程，并预测当时可吸入颗粒物浓度的预报值？
附：对于一组数据，，…，，其线性相关系数为：，
回归直线方程的斜率和截距的最小二乘估计分别为：，．