1 . 某同学在研究变量之间的相关关系时，得到以下数据：并采用最小二乘法得到了线性回归方程，则（       ）

	4.8	5.8	7	8.3	9.1
	2.8	4.1	7.2	9.1	11.8

A．

B．

C．

D．

2 . 对两个变量进行线性相关检验，得线性相关系数，对两个变量进行线性相关检验，得线性相关系数，则下列判断正确的是(       )

A．变量x与y正相关，变量u与v负相关，变量x与y的线性相关性较强

B．变量x与y负相关，变量u与v正相关，变量x与y的线性相关性较强

C．变量x与y正相关，变量u与v负相关，变量u与v的线性相关性较强

D．变量x与y负相关，变量u与v正相关，变量u与v的线性相关性较强

3 . 某同学为了解气温对热饮销售的影响，经过统计分析，得到了一个卖出的热饮杯数与当天气温的回归方程.下列选项正确的是（       ）

A．与线性正相关	B．与线性负相关
C．随增大而增大	D．随减小而减小

4 . 已知某产品的销售额Y与广告费用X之间的关系如表：

X（单位：万元）	0	1	2	3	4
Y（单位：万元）	10	15	m	30	35

若根据表中的数据用最小二乘法求得Y关于X的回归直线方程为，则下列说法中正确的是（       ）

A．产品的销售额与广告费用成正相关

B．该回归直线过点

C．当广告费用为10万元时，销售额一定为74万元

D．m的值是20

5 . 2020年3月15日，某市物价部门对5家商场的某商品一天的销售量及其价格进行调查，5家商场的售价(元)和销售量(件)之间的一组数据如表所示：

价格	9	9.5	10	10.5	11
销售量	11	10	8	6	5

按公式计算，与的回归直线方程是：，相关系数，则下列说法正确的有（       ）

A．变量，线性负相关且相关性较强；	B．；
C．当时，的估计值为12.8；	D．相应于点的残差约为0.4.

6 . 为打造“四态融合､产村一体”望山､见水､忆乡愁的美丽乡村，增加农民收入，某乡政府统计了景区农家乐在2012—2018年中任选5年接待游客人数(单位：万人)的数据如表：

年份	2012	2013	2015	2017	2018
年份代号	2	3	5	7	8
接待游客人数	3	3.5	4	6.5	8

（1）根据数据说明变量，是正相关还是负相关；
（2）求相关系数的值，并说明年份与接待游客数相关性的强与弱；
（3）分析2012年至2018年该景区农家乐接待游客人数的变化情况，利用最小二乘法求该景区农家乐接待游客人数关于年份代号的回归直线方程；并预测该景区农家乐2020年接待游客人数约为多少万人(精确到小数点后2位数).
附：回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式，相关系数的公式分别为，，，一般地，当的绝对值大于0.75时认为两个变量之间有很强的线性关系.

7 . 某产品的广告费用与销售额的统计数据如下表

广告费用（万元）	4	2	3	5
销售额y（万元）	49	26	39	54

若与线性相关，且线性回归方程中的为，则下列说法正确的是（       ）

A．

B．当增加1个单位时，增加约9.4个单位

C．与正相关

D．若广告费用为万元时，销售额一定是万元

8 . 已知变量X，Y之间的线性回归方程Y=-0.7X+10.3，且变量X，Y之间的一组相关数据如表所示，则下列说法错误的是（　　）

X	6	8	10	12
Y	6	m	3	2

A．变量X，Y之间呈负相关关系

B．m=4

C．可以预测，当X=20时，Y=-3.7

D．该回归直线必过点(9,4)

9 . 如图，已知5个数据A，B，C，D，E，去掉后，下列说法错误的是（       ）

A．样本相关系数r变大

B．残差平方和变大

C．变大

D．解释变量x与响应变量y的相关程度变强

10 . 某电子商务平台每年都会举行“年货节”商业促销狂欢活动，现统计了该平台从2012年到2020年共9年“年货节”期间的销售额（单位：亿元）并作出散点图，将销售额看成年份序号（2012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函数回归曲线进行拟合，效果如下图，则下列说法中正确的个数为（       ）

①销售额与年份序号呈正相关关系；
②销售额与年份序号线性相关不显著；
③三次函数回归曲线的效果好于回归直线的拟合效果；
④根据三次函数回归曲线可以预测2021年“年货节”期间的销售额约为8454亿元．

A．1

B．2

C．3

D．4