1 . 某校数学建模兴趣小组收集了一组恒温动物体重（单位：克）与脉搏率（单位：心跳次数/分钟）的对应数据，根据生物学常识和散点图得出与近似满足（为参数）.令，，计算得，，.由最小二乘法得经验回归方程为，则的值为___________；为判断拟合效果，通过经验回归方程求得预测值，若残差平方和，则决定系数___________.（参考公式：决定系数）

2 . 当两个变量呈非线性相关时，有些可以通过适当的转换进行线性相关化，比如反比例关系，可以设一个新的变量，这样与之间就是线性关系．下列表格中的数据可以用非线性方程进行拟合，

	1	2	3	4	5	6
	2.5	3.6	4.4	5.4	6.6	7.5

用线性回归的相关知识，可求得的值约为（     ）

A．2.98

B．2.88

C．2.78

D．2.68

3 . 网购作为一种新的消费方式，因其具有快捷､商品种类齐全､性价比高等优势而深受广大消费者认可.某网购公司统计了近五年在本公司网购的人数，得到如下的相关数据（其中“”表示2015年，“”表示2016年，且x为整数，依次类推；y表示人数）：

	1	2	3	4	5
（万人）	20	50	100	150	180

根据表中的数据，可以求出，若预测该公司的网购人数能超过300万人，则的最小值为__________.

4 . 某地区从某一年开始进行了环境污染整治，得到了如下数据：

第年	1	2	3	4	5	6	7
污染指数	6.1	5.2	4.5	4.7	3.8	3.4	3.1

根据成对数据进行相关分析，并计算得：，线性相关系数，线性回归方程，则下列说法正确的是（       ）

A．两个变量正相关

B．两个变量负相关

C．

D．由相关系数判断两个变量线性相关性较强

5 . “冬吃萝卜夏吃姜，不劳医生开药方.”鲁山县张良镇生产的黄姜，有“姜中之王”的美誉，自汉朝起便为历代宫廷贡品，闻名天下.某黄姜种植户统计了某种有机肥料的施肥量x（单位：吨）与姜的产量y（单位：吨）的一组数据，由表中数据，得到回归直线方程为，则下列结论正确的是（       ）

施肥量x（吨）	0.6	0.8	1	1.2	1.4
姜的产量y（吨）	3.1	4.2	5.2	6.4	7.3

A．

B．姜的产量与这种有机肥的施肥量正相关

C．回归直线过点

D．当施肥量为1.8吨时，预计姜的产量约为8.48吨

6 . 下列关于回归分析与独立性检验的说法正确的是（       ）

A．相关变量的线性回归方程为，若样本点中心为，则

B．对于独立性检验，的值越大，说明两事件相关程度越大

C．回归分析是对两个变量确定性关系的分析，而独立性检验是分析两个变量之间的不确定性关系

D．在残差的散点图中，残差分布的水平带状区域的宽度越窄，其模型的拟合效果越好

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 . 已知变量x与y的一组样本数据满足，，对各样本数据求对数，再利用线性回归分析的方法得．若变量，则当z的预测值最大时，变量x的取值约为（       ）

A．5.4

B．10.9

C．14.8

D．29.6

9 . 人们常将男子短跑的高水平运动员称为“百米飞人”，表中给出了1968年之前部分男子短跑世界纪录产生的年份和世界纪录的数据：

第次	1	2	3	4	5
年份	1930	1936	1956	1960	1968
纪录	10.30	10.20	10.10	10.00	9.95

如果变量与之间具有线性相关关系，设用最小二乘法建立的回归直线方程为，则下列说法正确的是（       ）

A．变量与之间是正相关关系	B．变量与之间的线性相关系数
C．	D．下一次世界纪录一定是

10 . 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