1 . 近年来，我国新能源汽车发展进入新阶段．某品牌年到年新能源汽车年销量（万）如下表：其中年对应的年份代码为．

年份代码	1	2	3	4	5
销量（万）	4	9	14	18	25

(1)判断两个变量是否线性相关，并计算样本相关系数（精确到）；
(2)（i）假设变量与变量的对观测数据为，两个变量满足一元线性回归模型（随机误差），请写出参数的最小二乘估计；
（ii）令变量，则变量与变量满足一元线性回归模型，利用（i）中结论求关于的经验回归方程，并预测年该品牌新能源汽车的销售量．
附：样本相关系数，，，，

2 . 为研究每平方米平均建筑费用与楼层数的关系，某开发商收集了一栋住宅楼在建筑过程中，建筑费用的相关信息，将总楼层数与每平米平均建筑成本（单位：万元）的数据整理成如图所示的散点图：

则下面四个回归方程类型中最适宜作为每平米平均建筑费用和楼层数的回归方程类型的是（       ）

A．	B．
C．	D．

3 . 有一散点图如图所示，在5个数据 中去掉后，下列说法正确的是（       ）

A．相关系数r变小	B．残差平方和变小
C．变量x，y负相关	D．解释变量x与预报变量y的相关性变弱

4 . 为了研究某种细菌随天数x变化的繁殖个数y，收集数据如下：

天数x	1	2	3	4	5	6
繁殖个数y	3	6	13	25	45	100

(1)判断（为常数）与（为常数，且）哪一个适宜作为繁殖个数y关于天数x变化的回归方程类型？（给出判断即可，不必说明理由）
(2)对于非线性回归方程（为常数，且），令，可以得到繁殖个数的对数z关于天数x具有线性关系及一些统计量的值，

3.50	32	2.85	17.5	307	12.12

（ⅰ）证明：对于非线性回归方程，令，可以得到繁殖个数的对数z关于天数x具有线性关系（即为常数）；
（ⅱ）根据（ⅰ）的判断结果及表中数据，建立y关于x的回归方程（系数保留2位小数）．
附：对于一组数据其回归直线方程的斜率和截距的最小二乘估计分别为．

5 . 下列四个图各反映两个变量的某种关系，其中可以看作具有较强线性相关关系的是（       ）

A．①③

B．①④

C．②③

D．①②④

6 . 临潼区一商场为了迎接暑期旅游旺季，确定暑期营销策略，进行了投入促销费用x和商场实际销售额y的试验，得到如下四组数据，

投入促销费用x（万元）	2	3	5	6
商场实际营销额y（万元）	100	200	300	400

(1)画出上述数据的散点图，并据此判断两个变量是否具有较好的线性相关性；
(2)求出x，y之间的线性回归方程；
(3)若该商场计划营销额不低于600万元，则至少要投入多少万元的促销费用？
参考公式：，．

7 . 如图是根据变量x，y的观测数据得到的散点图，根据散点图可以判断变量x与y具有相关关系的图是（       ）

A．①②

B．①③

C．②③④

D．③④

8 . 如图是根据的观测数据得到的散点图，可以判断变量具有线性相关关系的有（       ）

A．①②

B．①③

C．②④

D．③④

9 . 如图所示的两个变量具有相关关系的序号是（       ）

A．②③

B．①④

C．①②③

D．③

10 . 为了对变量，的线性相关性进行检验，由样本点求得两个变量的样本相关系数为，那么下面说法正确的有（       ）

A．若所有样本点都在直线上，则

B．若变量，呈正相关，则变量，的线性相关性较强

C．若所有样本点都在直线上，则

D．若越小，则变量，的线性相关性越强