1 . 已知由样本数据组成的一个样本，变量具有线性相关关系，其经验回归方程为，并计算出变量之间的相关系数为，则经验回归直线经过（       ）

A．第一､二､三象限	B．第二､三､四象限
C．第一､二､四象限	D．第一､三､四象限

2 . 桹据统计得到某蔬菜基地茄子亩产量的增加量y（千克）与某种液体肥料每亩使用量x（千克）之间的对应数据的散点图，如图所示．

(1)依据数据的散点图可以看出，可用线性回归模型拟合y与x的关系，请计算相关系数r并加以说明；（若，则线性相关程度很高，可用线性回归模型拟合）
(2)求y关于x的回归方程，并预测液体肥料每亩使用量为10千克时，茄子亩产量的增加量y约为多少?
附：相关系数公式，参考数据：，回归方程中斜率的最小二乘估计公式为：．

3 . 随着“一带一路”经贸合作持续深化，西安某地对外贸易近几年持续繁荣，2023年6月18日，该地很多商场都在搞“”促销活动.市物价局派人对某商品同一天的销售量及其价格进行调查，得到该商品的售价（单位：元）和销售量（单位：百件）之间的一组数据：

	20	25	30	35	40
	5	7	8	9	11

用最小二乘法求得与之间的经验回归方程是，当售价为45元时，预测该商品的销售量件数大约为（       ）（单位：百件）

A．11.2

B．11.75

C．12

D．12.2

4 . 在研究变量与之间的关系时，进行实验后得到了一组样本数据利用此样本数据求得的经验回归方程为，现发现数据和误差较大，剔除这两对数据后，求得的经验回归方程为，且则（       ）

A．8

B．12

C．16

D．20

5 . 有以下几组的统计数据：要使剩下的数据具有较强的相关关系，应去掉的一组数据是（       ）

A．

B．

C．

D．

6 . 对四组数据进行统计，获得以下散点图，关于其相关系数的比较，正确的是（       ）

   

A．

B．

C．

D．

7 . 观察下列散点图，其中两个变量的相关关系判断正确的是（       ）

A．a为正相关，b为负相关，c为不相关	B．a为负相关，b为不相关，c为正相关
C．a为负相关，b为正相关，c为不相关	D．a为正相关，b为不相关，c为负相关

8 . 某食品厂2020年2月至6月的某款饮料生产产量单位：万件的数据如下表：

（月份）	2	3	4	5	6
（生产产量：万件）	3	5		8

（1）根据以上数据，求关于的线性回归方程；
（2）调查显示该年7月份的实际市场需求量为13.5万件，求该年7月份所得回归方程预测的生产产量与实际市场需求量的误差.
附：参考公式：，.

9 . 在下列各散点图中，两个变量具有正相关关系的是（       ）

A．	B．
C．	D．

10 . 为得到某种作物种子的发芽率，立德中学生物兴趣小组的同学进行了如下研究：在不同的昼夜温差下统计每100颗种子的发芽数，得到了以下数据：

昼夜温差x（℃）	8	10	11	12	13
发芽数y（颗）	79	81	85	86	90

通过画散点图，同学们认为x和y之间存在线性相关关系，经讨论大家制定了如下规则：从这5组数据中选取3组数据求线性回归方程，再用剩下的2组数据进行检验，检验方法如下：用求得的线性回归方程分别计算剩余两组数据中昼夜温差数所对应的发芽数，再求与实际发芽数y的差值，若差值的绝对值都不超过2，则认为所求方程是“合适的回归方程”.
（1）请根据表中的后三组数据，求y关于x的线性回归方程；
（2）按照题目中的检验方法判断（1）中得到的方程是否是“合适的回归方程”；
（3）若100颗该作物种子的发芽率为n颗，则记为的发芽率，当发芽率为时，农户种植该种作物平均每亩地的收益为元，某农户有10亩土地，全部种植这种植物，种植期间昼夜温差大约为9℃，根据（1）中得到的线性回归方程估计该农户种植此种作物所获得的收益.（参考公式：线性回归方程中，的最小二乘估计分别为：.）