1 . 给定两个随机变量的5组成对数据：，，，，.通过计算，得到关于的线性回归方程为，则（       ）

A．1

B．1.1

C．0.9

D．1.15

2 . “守得住经典，当得了网红”，这是时下人们对国货最高的评价，网络平台的发展让越来越多的消费者熟悉了国货品牌的优势，使得各大国货品牌都受到高度关注，销售额迅速增长，已知某国货品牌2023年8-12月在网络平台的月销售额（单位：百万元）与月份具有线性相关关系，并根据这5个月的月销售额，求得回归方程为，则该国货品牌2023年8-12月在网络平台的总销售额为______百万元.

3 . 已知在特定的时期内某人在一个月内每天投入的体育锻炼时间（分钟）与一个月内减轻的体重（斤）的一组数据如表所示：

	30	40	50	60	70

一个月内减轻的体重与每天投入的体育锻炼时间之间具有较强的线性相关关系，其线性回归直线方程是，据此模型估计当此人在一个月内每天投入的体育锻炼时间为90分钟时，该月内减轻的体重约为（       ）

A．斤

B．斤

C．斤

D．斤

4 . 某商品的地区经销商对2023年1月到5月该商品的销售情况进行了调查，得到如下统计表．发现销售量y（万件）与时间x（月）成线性相关，根据表中数据，利用最小二乘法求得y与x的回归直线方程为：．则下列说法错误的是（       ）

时间x（月）	1	2	3	4	5
销售量y（万件）	1	1.6	2.0	a	3

A．由回归方程可知2024年1月份该地区的销售量为6.8万件

B．表中数据的样本中心点为

C．

D．由表中数据可知，y和x成正相关

5 . 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：

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

参考数据： ，．
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

6 . 近日，ChatGPT引发舆论风暴，火遍科技圈，作为一款生成式人工智能软件，ChatGPT可以就任何议题生成文本，完成包括回答问题，撰写文章，论文，诗歌在内的多种工作，某校科研兴趣小组记录了该软件在一段时间（：分钟）生成的文本数量（：篇），若计算出的关于的经验回归方程为，则第二组数据残差为__________（篇）.（其中为第组数据的残差）

组别	1	2	3	4	5
（分钟）	16	17	18	19	20
（篇）	36	40	42	49	55

7 . 近年来，我国无人机产业发展迅猛，在全球具有领先优势，已经成为“中国制造”一张靓丽的新名片，其中民用无人机市场也异常火爆，销售量逐年上升．现某无人机专卖店统计了5月份前5天每天无人机的实际销量，结果如下表所示．

日期编号	1	2	3	4	5
销量/部	9	a	17	b	27

经分析知，与有较强的线性相关关系，且求得线性回归方程为，则的值为（       ）

A．28

B．30

C．33

D．35

8 . 实验测得六组成对数据的值为，，，，，，由此可得y与x之间的回归方程为，则可预测当时，y的值为（       ）

A．67

B．66

C．65

D．64

9 . 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：

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

由表格中数据可知y关于x的经验回归方程为，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

10 . 随着我国航天科技水平的迅速发展，探测火星已成为我国航天科技发展的远景目的，但要把人类送上火星，还需要每年对航天科学技术加以投入，下表是我国未来第x年为对航天科学技术投入费用y（单位：百亿美元）的部分数据：且建立了y关于x的线性回归方程，则预计我国未来第6年需投入航天科学技术费用为（       ）百亿美元.

x	1	2	3	4	5
y	1.32	1.34	1.39	1.41	1.44

A．1.45

B．1.46

C．1.47

D．1.48