1 . 某养鸭专业户为了研究鸭苗的生长发育情况，通过实践、分析、计算后得到：鸭苗在前10天的质量（单位：）与时间（单位：天，且）满足回归方程（其中为常数），前4天鸭苗的生长发育情况的统计数据如下表：

	1	2	3	4
	0.05	0.1	0.15	0.26

则当时，该鸭苗的质量大约为（       ）

A．

B．

C．

D．

2 . 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

3 . 下表数据为年我国生鲜零售市场规模（单位：万亿元），根据表中数据可求得市场规模关于年份代码的线性回归方程为，则（       ）

年份	2017	2018	2019	2020	2021
年份代码	1	2	3	4	5
市场规模	4.2	4.4	4.7	5.1	5.6

A．1.01

B．3.68

C．3.78

D．4.7

4 . 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

5 . 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

6 . 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

7 . 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

8 . 乡村振兴战略坚持农业农村优先发展，目标是按照产业兴旺､生态宜居､乡风文明､治理有效､生活富裕的总要求，建立健全城乡融合发展体制机制和政策体系，加快推进农业农村现代化．某乡镇通过建立帮扶政策，使得该乡镇财政收入连年持续增长，具体数据如表所示：

第年	1	2	3	4	5
收入（单位：亿元	3	8	10	14	15

由上表可得关于的近似回归方程为，则第6年该乡镇财政收入预计为（       ）

A．16亿元

B．19亿元

C．21亿元

D．23亿元

9 . 某新能源汽车企业基于领先技术的支持，从某年起改进并生产新车型，设改进后该企业第年的生产利润为（单位：亿元），现统计前年的数据为，       ，，，根据该组数据可得关于的回归直线方程为，且，预测改进后该企业第年的生产利润为（       ）

A．亿元	B．亿元
C．亿元	D．亿元

10 . 试验测得四组成对数据的值分别为，由此可得关于x的经验回归方程为，根据经验回归方程预测，当时，（       ）

A．8.4

B．8.6

C．8.7

D．9