1 . 某科研型企业，每年都对应聘入围的大学生进行体检，其中一项重要指标就是身高与体重比，其中每年入围大学生体重y（单位：kg）与身高x（单位：cm）基本都具有线性相关关系，根据今年的一组样本数据，用最小二乘法建立的回归方程为，则下列结论中不正确的是（       ）

A．y与x具有正的线性相关关系

B．回归直线过样本点的中心

C．若某应聘大学生身高增加1cm，则其体重约增加0.83kg

D．若某应聘大学生身高为170cm，则可断定其体重必为55.39kg

2 . 已知的取值如下表：

	0	1	3	4

与线性相关，且线性回归直线方程为，则=（       ）

A．

B．

C．

D．

3 . 通过实验分析知工人月工资（元）与生产创收总额（万元）变化的回归直线方程为，下列判断正确的是（       ）

A．生产创收总额为1万元时，工资为600元

B．生产创收总额提高1万元时，则工资提高900元

C．生产创收总额提高1万元时，则工资提高600元

D．当月工资为2700元时，生产创收总额为2万元

4 . 某公司为了提高利润，从2012年至2018年每年对生产环节的改进进行投资，投资金额与年利润增长的数据如下表：

年份	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018
投资金额x(万元)	4.5	5.0	5.5	6.0	6.5	7.0	7.5
年利润增长y(万元)	6.0	7.0	7.4	8.1	8.9	9.6	11.1

（1）请用最小二乘法求出y关于x的回归直线方程；如果2019年该公司计划对生产环节改进的投资金额为8万元，估计该公司在该年的利润增长为多少？(结果保留两位小数)
（2）现从2012年-2018年这7年中抽出两年进行调查，记=年利润增长-投资金额，求这两年都是>2(万元)的概率.

5 . 回归直线方程必定过点（       ）

A．(0，1)

B．

C．

D．

6 . 据某市地产数据研究显示，2019年该市新建住宅销售均价走势如图所示，3月至7月房价上涨过快，为抑制房价过快上涨，政府从8月开始采用宏观调控措施，10月份开始房价得到很好的控制.

（1）地产数据研究发现，3月至7月的各月均价（万元/平方米）与月份之间具有较强的线性相关关系，试建立关于的回归方程；
（2）若政府不调控，依此相关关系预测12月份该市新建住宅销售均价.
参考数据及公式：，，，回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为，.

7 . 以下是搜集到的某市区新房屋的销售价格和房屋的面积的数据：

房屋面积（）	115	110	80	135	105
销售价格（万元）	124.8	121.6	118.4	129.2	122

（1）画出数据对应的散点图；

（2）求出线性回归方程（精确到0.1），并在散点图中加上回归直线；
（参考公式：回归方程中，，
参考数据：，，，．）

8 . 下列两变量具有相关关系的是（       ）

A．正方体的体积与边长	B．人的身高与体重
C．匀速行驶车辆的行驶距离与时间	D．球的半径与体积

9 . 下列说法：
①将一组数据中的每个数据都加上或减去同一个常数后，方差恒不变；
②设有一个回归方程，变量增加一个单位时，平均增加5个单位；
③线性回归方程必过点；
④曲线上的点与该点的坐标之间具有相关关系.
其中错误的个数是（       ）

A．1

B．2

C．3

D．4

10 . 某贫困地区截至2018年底，按照农村家庭人均年纯收入8000元的小康标准，该地区仅剩部分家庭尚未实现小康.现从这些尚未实现小康的家庭中随机抽取50户，得到这50户家庭2018年的家庭人均年纯收入的频率分布直方图.
（1）补全频率分布直方图，并求出这50户家庭人均年纯收入的中位数和平均数（精确到元）；
（2）2019年7月，为估计该地能否在2020年全面实现小康，统计了该地当时最贫困的一个家庭2019年1至6月的人均月纯收入如表：

月份/2019(时间代码)	1	2	3	4	5	6
人居月纯收入 (元)	275	365	415	450	470	485

由散点图及相关性分析发现：家庭人均月纯收入与时间代码之间具有较强的线性相关关系，请求出回归直线方程；并由此估计该家庭2020年1月的家庭人均月纯收入.

①可能用到的数据：；
②参考公式：线性回归方程中，，.