1 . 给出下列命题，其中正确命题为（       ）.

A．若样本数据，，…，的方差为2，则数据，，…，的方差为4

B．回归方程为时，变量与具有负的线性相关关系

C．随机变量服从正态分布，，则

D．相关指数来刻画回归的效果，值越大，说明模型的拟合效果越好

2 . 已知由样本数据组成的一个样本，得到回归直线方程为，且，去除两个歧义点和后，得到新的回归直线的斜率为3，在下列说法正确的是（       ）

A．相关变量，具有正相关关系

B．去除歧义点后，样本的残差为0.1

C．去除歧义点后的回归直线方程为

D．去除歧义点后，随值增加相关变量值增加速度变小

3 . 从某居民区随机抽取10个家庭，获得第个家庭的月收入（单位：千元）与月储蓄（单位：千元）的数据资料，算得.
(1)求家庭的月储蓄对月收入的线性回归方程；
(2)判断变量与之间是正相关还是负相关；
(3)若该居民区某家庭月收入为7千元，预测该家庭的月储蓄.
附：线性回归方程中，，，其中，为样本平均值.

4 . 根据最小二乘法由一组样本点（其中），求得的回归方程是，则下列说法正确的是

A．至少有一个样本点落在回归直线上

B．若所有样本点都在回归直线上，则变量同的相关系数为1

C．对所有的解释变量（），的值一定与有误差

D．若回归直线的斜率，则变量x与y正相关

5 . 如图，5个数据，去掉点后，下列说法正确的是（       ）

A．相关系数r变大

B．残差平方和变大

C．变量x与变量y呈正相关

D．变量x与变量y的相关性变强

6 . 考研已成为当今大学生的热门选择.下表统计了某市2017—2022年研究生的报考人数，

年份	2017	2018	2019	2020	2021	2022
年份代号x	1	2	3	4	5	6
报考人数y/万	1.87	2.36	2.92	3.25	3.73	4.47

由数据求得研究生报考人数y与年份代号x的回归直线方程为，且2021年研究生报考人数的预测值比实际人数多0.12万，则（       ）

A．x与y之间呈正相关关系

B．

C．年份每增加1年，研究生报考人数估计增加了1万

D．预测该市2023年研究生报考人数约为4.85万

7 . 已知变量与具有线性相关关系，统计得到6组数据如下表：

	2	4	7	10	15	22
	8.1	9.4	12	14.4	18.5	24

若关于的线性回归方程为，则（       ）

A．变量与之间正相关	B．
C．	D．当时，的估计值为15.6

8 . 给出下列有关线性回归分析的四个命题：
①线性回归直线未必过样本数据点的中心；
②回归直线就是散点图中经过样本数据点最多的那条直线；
③当相关系数时，两个变量正相关；
④如果两个变量的相关性越强，则相关系数就越接近于.
其中真命题的个数为（       ）

A．

B．

C．

D．

9 . 5G技术的运营不仅提高了网络传输速度，更拓宽了网络资源的服务范围，促进了5G手机的销量.某手机商城统计了5个月的5G手机销量，如下表所示：

月份	2021年7月	2021年8月	2021年9月	2021年10月	2021年11月
月份编号
销量部

若与线性相关，由上表数据求得线性回归方程为，则下列说法正确的是（       ）

A．5G手机的销量逐月增加，平均每个月增加约台	B．
C．与正相关	D．预计2022年1月份该手机商城的5G手机销量约为部

10 . 某企业节能降耗技术改造后，在生产某产品过程中记录的产量(吨)与相应的生产能耗(吨)的几组对应数据如表，现发现表中有个数据看不清，已知回归直线方程为，下列说法正确的是（       ）

	2	3	4	5	6
	19	25		38	44

A．看不清的数据的值为34

B．具有正相关关系，相关系数

C．第三个样本点对应的残差

D．据此模型预测产量为7吨时，相应的生产能耗约为50吨