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 . 下列选项错误的有（       ）

A．若样本数据的方差为2，则数据的方差为6

B．在做回归分析时，残差图中残差比较均匀分布在以取值为0的横轴为对称轴的水平带状区域内，且宽度越窄表示回归效果越差

C．决定系数，说明回归模型较好的刻画了两个变量间的相关关系，而且响应变量可以解释97.62%的解释变量的变化

D．经验回归方程经过成对样本数据的样本中心点

3 . 下列结论正确的是（       ）

A．两个变量x，y的线性相关系数越大，则与之间的线性相关性越强

B．若两个变量x，y的线性相关系数，则与之间不具有线性相关性

C．在一组样本数据的散点图中，若所有样本点都在直线上，则这组样本数据的样本相关系数为0.9

D．在一组样本数据中，根据最小二乘法求得线性回归方程为且，去除两个异常数据和后，若得到的新线性回归直线的斜率为3，则新的线性回归方程为

4 . 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

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 . 为了建设社会主义新农村，近年来某城关镇积极招商引资，加快经济建设，使居民收入得到了较大的提高．已知该城关镇2016年至2020年（用，2，3，4，5表示年份）的居民人均收入y（万元）的数据如下表：

x	1	2	3	4	5
y	12	15	19	24	30

由此得到y关于x的经验回归方程为，则可以预测2021年该城关镇居民人均收入为______万元．

7 . 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

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 . 已知一组成对数据的回归方程为，则该组数据的相关系数__________（精确到0.001）．

10 . 某农业科研所在5块面积相同的长方形试验田中均种植了同-一种农作物，每一块试验田的施肥量x（单位：kg）与产量y（单位：kg）之间有如下关系：

施肥量x/kg	20	40	50	60	80
产量y/kg	600	800	1200	1000	1400

已知y与x满足线性回归方程，则当施肥量为80kg时，残差为______.