1 . 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

2 . 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

3 . 为调研加工零件效率，调研员通过试验获得加工零件个数与所用时间（单位：）的5组数据为：，根据以上数据可得经验回归方程为：，则（       ）

A．

B．回归直线必过点

C．加工60个零件的时间大约为

D．若去掉，剩下4组数据的经验回归方程会有变化

4 . 小明利用课余时间参与科学探究活动——观察蒜苗的生长，下表记录了大蒜发芽后第4天至第8天的蒜苗高度，若用最小二乘法算得蒜苗高度与时间天的线性回归方程为，则根据回归方程预测，从第（       ）天开始蒜苗高度大于.

时间天	4	5	6	7	8
蒜苗高度	1	2.4	4.6	5.6	6.4

A．15

B．16

C．17

D．18

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 . 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