1 . 下列关于回归分析的说法中错误的序号为_______
（1）残差图中残差点所在的水平带状区域越宽，则回归方程的预报精确度越高．
（2）回归直线一定过样本中心点．
（3）两个模型中残差平方和越小的模型拟合的效果越好．
（4）甲、乙两个模型的分别约为0.88和0.80，则模型乙的拟合效果更好．

2 . 和的散点图如图所示，则下列说法中所有正确命题的序号为______.

①，是负相关关系；
②，之间不能建立线性回归方程；
③在该相关关系中，若用拟合时的相关指数为，用拟合时的相关指数为，则.

3 . 消费者信心指数是反映消费者信心强弱的指标：它是预测经济走势和消费趋向的一个先行指标，是监测经济周期变化的重要依据．消费者信心指数值介于0和200之间．指数超过100时，表明消费者信心处于强信心区：指数等于100时，表示消费者信心处于强弱临界点；指数小于100时，表示消费者信心处于弱信心区，我国某城市从2016年到2019年各季度的消费者信心指数如下表1：

	2016年	2017年	2018年	2019年
第一季度
第二季度
第三季度
第四季度

记2016年至2019年年份序号为x( x = 1 ，2，3，4)，该城市各年消费者信心指数的年平均值(四合五入取整)为 y ，x与 y 的关系如下表2：

年份序号	1	2	3	4
消费者信心指数年均值

(1)该城市在2017年和2018年的四个季度消费者信心指数中各取1个，求2018年消费者信心指数不小于2017年消费者信心指数的概率；
(2)根据表2的数据建立 y 关于 x 的线性回归方程，并根据你建立的回归方程，预报2020年该城市消费者信心指数的年平均值．
参考数据和公式：，，，，

4 . 消费者信心指数是反映消费者信心强弱的指标，它是预测经济走势和消费趋向的一个先行指标，是监测经济周期变化的重要依据，消费者信心指数值介于到之间，指数超过时，表明消费者信心处于强信心区；指数等于时，表示消费者信心处于强弱临界点；指数小于时，表示消费者信心处于弱信心区我国某城市从年到年各季度的消费者信心指数如表1：

表1

	2017年	2018年	2019年	2020年
第一季度	104.50	111.70	118.50	119.30
第二季度	104.00	110.20	114.60	118.20
第三季度	105.50	114.20	110.20	118.10
第四季度	106.80	113.20	113.20	119.30

将年至年该城市各季度的消费者信心指数整理得到如下频数分布表（表2）：

表2

分组
频数	2	2	7	5

记年至年年份序号为（），该城市各年消费者信心指数的年均值（四舍五入取整数）为，与的关系如表3：

表3

年份序号	1	2	3	4
消费者信心指数年均值	105	112	114	119

(1)求从年至年该城市各季度消费者信心指数中任取个，至少有个不小于的概率；
(2)在表中各区间内的消费者信心指数用其所在区间的中点值代替，任取个消费者信心指数，求的分布列和均值（保留位小数）；
(3)根据表的数据建立关于的线性回归方程，并根据你建立的线性回归方程，估计年该城市消费者信心指数的年均值．

5 . 消费者信心指数是反映消费者信心强弱的指标；它是预测经济走势和消费趋向的一个先行指标，是监测经济周期变化的重要依据.
消费者信心指数值介于0和200之间.指数超过100时，表明消费者信心处于强信心区；指数等于100时，表示消费者信心处于强弱临界点；指数小于100时，表示消费者信心处于弱信心区.
我国某城市从2016年到2019年各季度的消费者信心指数如下表1：

	2016年	2017年	2018年	2019年
第一季度	104.50	111.70	118.50	119.30
第二季度	104.00	110.20	114.60	118.20
第三季度	105.50	114.20	110.20	118.10
第四季度	106.80	113.20	113.20	119.30

将2016年至2019年该城市各季度的消费者信心指数整理得到如下频数分布表2：

分组
频数	2	2	7	5

记2016年至2019年年份序号为，该城市各年消费者信心指数的年均值(四舍五入取整)为y，x与y的关系如下表3：

年份序号x	1	2	3	4
消费者信心指数年均值y	105	112	114	119

（1）求从2016年至2019年该城市各季度消费者信心指数中任取2个，至少有一个不小于115的概率；
（2）在表2中各区间内的消费者信心指数用其所在区间的中点值代替，设任取一个消费者信心指数X为随机变量，求X的分布列和数学期望(保留2位小数)；
（3）根据表3的数据建立y关于x的线性回归方程，并根据你建立的回归方程，预报2020年该城市消费者信心指数的年平均值.
参考数据和公式：，，；；；.

6 . 某大型电子商务平台每年都会举行“双11”商业促销狂欢活动，现统计了该平台从2011年到2019年共9年“双11”当天的销售额（单位：亿元）并作出散点图，将销售额y看成以年份序号x（2011年作为第1年）的函数.运用excel软件，分别选择回归直线和三次多项式回归曲线进行拟合，效果如下图，则下列说法错误的是（       ）
   

A．销售额y与年份序号x呈正相关关系

B．根据三次多项式函数可以预测2020年“双11”当天的销售额约为8454亿元

C．销售额y与年份序号x线性相关不显著

D．三次多项式回归曲线的拟合效果好于回归直线的拟合效果

8 . 下列说法错误的是（       ）

A．线性相关系数时，两变量正相关

B．两个随机变量的线性相关性越强，则相关系数的值就越接近于

C．在回归直线方程中，当解释变量每增加个单位时，预报变量平增加个单位

D．对分类变量与，随机变量的观测值越大，则判断“与有关系”的把握程度越大

9 . 下列说法错误的是（       ）

A．设有一个回归方程，变量x增加1个单位时，y平均减少5个单位

B．在某项测量中，测量结果，若，则

C．对分类变量X与Y的随机变量的观测值k来说，k越小，判断“X与Y有关系”的把握程度越大

D．若计算得，经查临界值表知，则在100个生活不规律的人中大约有95人患胃病

10 . 有下列说法：
①两个随机变量的线性相关性越强，相关系数的绝对值越接近于1；
②设有一个回归方程，则变量增加1个单位时，平均增加2个单位；
③回归直线必过样本点的中心；
④对分类变量与的随机变量的观测值来说，越小，判断“与有关系”的把握越大．
其中错误的个数是（       ）

A．0

B．1

C．2

D．3