1 . 已知关于变量有相关关系，由观测数据得到的样本数据散点图如图所示，则该组观测数据中关于的回归方程可能是（       ）
   

A．	B．
C．	D．

2 . 某统计部门对四组数据进行统计分析后获得如图所示的散点图，关于相关系数的比较，其中正确的是（       ）

A．	B．
C．	D．

3 . 某车间为了规定工时定额，需要确定加工零件所花费的时间，为此作了四次试验，得到的数据如表：

零件的个数x（个）	2	3	4	5
加工的时间y（小时）	2.5	3	4	4.5

   

参考公式：，
(1)在给定的坐标系中画出表中数据的散点图；
(2)求出关于的线性回归方程；
(3)预测加工10个零件需要多少小时？

5 . 对于数据组：

x	2	3	4	5
y	1.9	4.1	6.1	7.9

(1)作散点图，你能直观上得到什么结论，两个变量之间是否呈现线性关系？
(2)求线性回归方程.
参考公式：，.

6 . 某小区通过开设公益讲座以提高居民的环境保护意识，为了解讲座的效果，随机抽取10位小区居民，让他们在讲座前和讲座后各回答一份环境保护的知识问卷，这10位小区居民在讲座前和讲座后问卷答题的正确率如图所示，则以下结论正确的是（       ）

A．讲座前问卷答题的正确率的中位数大于

B．讲座后问卷答题的正确率的极差小于讲座前问卷答题的正确率的极差

C．讲座前问卷答题的正确率的方差大于讲座后问卷答题的正确率的方差

D．讲座后问卷答题的正确率的平均数大于

7 . 据统计我国2016年~2022年水果人均占有量（单位：）和年份代码绘制的散点图和线性回归方程的残差图（2016年~2022年的年份代码分别为1~7）.


(1)根据散点图分析与之间的相关关系；
(2)根据散点图相应数据计算得，，求关于的线性回归方程（数据精确到）；
(3)根据线性回归方程的残差图，分析线性回归方程的拟合效果.
附：回归方程中的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别

8 . 相关变量x，y的散点图如图所示，现对这两个变量进行线性相关分析．方案一：根据图中所有数据，得到回归直线方程，相关系数为；方案二：剔除点，根据剩下的数据得到回归直线方程，相关系数为．则（       ）

   

A．	B．
C．	D．

9 . 某市从2017年到2021年新能源汽车保有量y（单位：千辆）与年份的散点图如下：

记年份代码为，，对数据处理后得：

35	55	979	715	3115

(1)根据散点图判断，模型①与模型②哪一个更适宜作为y关于x的回归模型？（给出结论即可，不必说明理由）
(2)根据（1）的判断结果，建立y关于x的回归方程，并预测2022年该市新能源汽车保有量（计算结果都精确到1）.
参考公式：回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：
，.

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

A．残差平方和变小

B．相关系数变小

C．决定系数变小

D．解释变量与响应变量的相关性变强