1 . 对变量，有观测数据，得散点图1；对变量，有观测数据，得散点图2. 表示变量，之间的样本相关系数，表示变量，之间的样本相关系数，则（       ）

A．	B．
C．	D．

2 . 下列有关回归分析的结论中，正确的有（     ）

A．若回归方程为，则变量y与x负相关

B．运用最小二乘法求得的经验回归直线一定经过样本点的中心

C．若决定系数的值越接近于1，表示回归模型的拟合效果越好

D．若散点图中所有点都在直线上，则相关系数

3 . 近年来，“直播带货”成为一种常见的销售方式，某果农2018年至2022年通过直播销售水果的年利润（单位：万元）如表所示：

年份	2018	2019	2020	2021	2022
年份代码t	1	2	3	4	5
年利润/万元	2.4	2.7	4.1	6.4	7.9

(1)由表中的数据判断，能否用线性回归模型拟合与的关系？请用相关系数加以说明（精确到0.01）；
(2)建立关于的线性回归方程，并预测2025年该果农通过直播销售水果的利润．
参考数据：，，．
参考公式：相关系数，
回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为，．

5 . 国家发改委和住建部等六部门发布通知，提到：2025年，农村生活垃圾无害化处理水平将明显提升.现阶段我国生活垃圾有填埋､焚烧､堆肥等三种处理方式，随着我国生态文明建设的不断深入，焚烧处理已逐渐成为主要方式.根据国家统计局公布的数据，对2013-2020年全国生活垃圾焚烧无害化处理厂的个数y（单位：座）进行统计，得到如下表格：

年份	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019	2020
年份代码	1	2	3	4	5	6	7	8
垃圾焚烧无害化 处理厂的个数 y	166	188	220	249	286	331	389	463

(1)根据表格中的数据，可用一元线性回归模型刻画变量与变量之间的线性相关关系，请用相关系数加以说明（精确到0.01）；
(2)求出关于的经验回归方程，并预测2022年全国生活垃圾焚烧无害化处理厂的个数；
(3)对于2035年全国生活垃圾焚烧无害化处理厂的个数，还能用（2）所求的经验回归方程预测吗？请简要说明理由.
参考公式：相关系数，回归方程中斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为
参考数据：，

6 . 一种高产新品种水稻单株穗粒数和土壤锌含量有关，现整理并收集了6组试验数据，（单位：粒）与土壤锌含量（单位：）得到样本数据，令，并将绘制成如图所示的散点图.若用方程对与的关系进行拟合，则（       ）

   

A．	B．
C．	D．

7 . 已知变量和满足关系，变量y与正相关，则（       ）

A．与负相关，与负相关	B．与正相关，与正相关
C．与正相关，与负相关	D．与负相关，与正相关

8 . 近年来，国民经济的增长和社会结构的变化推动宠物饲养成为很多人精神消费的主要方式，使得近几年中国宠物市场规模逐年增长，下表为2016～2020年中国宠物市场规模y（单位：千亿元），其中2016～2020年对应的年份代码x依次为1～5．

年份代码x	1	2	3	4	5
宠物市场规模y/千亿元	1.22	1.34	1.78	2.21	2.95

(1)由表中数据可知，可用线性回归模型拟合y与x的关系，请用相关系数加以说明；
(2)求y关于x的线性回归方程，并预测2022年中国宠物市场规模．
参考数据：，，，．
参考公式：相关系数，回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为，．

9 . 焦虑症是一种常见的神经症，多发于中青年群体，某机构为调查焦虑症与年龄之间的关联，随机抽取10人进行焦虑值（满分100分）的测试，根据调查得到如下数据表：

人员	A	B	C	D	E	F	G	H	I	J
年龄(岁)	26	34	25	24	20	20	19	19	18	17
焦虑值(分)	80	89	89	78	75	71	65	62	55	50

（1）我们约定：焦虑值关于年龄的线性相关系数的绝对值在0.75（含0.75）以上为线性相关性较强，否则视为线性相关性较弱，如果没有较强的线性相关性，那么不考虑用线性回归进行拟合．试根据调查数据判断能否用线性回归对焦虑值与年龄的相关关系进行拟合．若能，请求出焦虑值关于年龄的线性回归方程（回归方程的斜率和截距的估计值均精确到0.01）；若不能，请说明理由．
（2）现从所调查的10人中随机抽取5人，记年龄在20岁（含20岁）以上的人数为，求的数学期望．
参考数据：
，，，，．
对于一组数据，，…，，其回归方程的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为．
线性相关系数．