1 . 某骑行爱好者近段时间在专业人士指导下对骑行情况进行了统计，各次骑行期间的身体综合指标评分与对应用时（单位：小时）如下表：

身体综合指标评分（）	1	2	3	4	5
用时（/小时）	10	8.5	8	7	6.5

(1)由上表数据看出，可用线性回归模型拟合与的关系，请用相关系数如以说明；
(2)建立关于的回归方程.
参考数据和参考公式：相关系数，，，.

3 . 下列说法中正确的是（       ）

A．一组数据7，8，8，9，11，13，15，17，20，22的第80百分位数为17

B．若随机变量，且，则

C．相关系数r越接近1，两变量的线性相关程度越强

D．从统计量中得知有不小于99%的把握认为吸烟与患肺病有关系，是指有不大于1%的可能性使得推断出现错误

4 . 如图是我国2014年至2020年年生活垃圾无害化处理量（单位：亿吨）的折线图.

注：年份代码1～7分别对应年份2014～2020.
由折线图看出，可用线性回归模型拟合y与t的关系，请用相关系数加以说明.
参考数据：＝9.32，＝40.17，＝0.55，≈2.646.
参考公式：相关系数

5 . 某种产品的广告支出费用（单位：万元）与销售量（单位：万件）之间的对应数据如下表所示.

广告支出费用	2.2	2.6	4.0	5.3	5.9
销售量	3.8	5.4	7.0	11.6	12.2

根据表中的数据可得经验回归方程，，以下说法正确的是（　　）

A．第三个样本点对应的残差

B．在该回归模型对应的残差图中，残差点比较均匀地分布在倾斜的带状区域中

C．该模型拟合效果较好

D．用该经验回归方程可以很准确地预测广告费用为万元时的销售量

6 . 某公司为了提升一款产品的市场竞争力和市场占有率，对该款产品进行了科技创新和市场开发，经过一段时间的运营后，统计得到x，y之间的五组数据如表所示：

x	1	2	3	4	5
y	9	11	14	26	20

其中，x（单位：百万元）是科技创新和市场开发的总投入，y（单位：百万元）是科技创新和市场开发后的收益．
(1)求样本相关系数r的大小（精确到0.01），并判断科技创新和市场开发后的收益y与科技创新和市场开发的总投入x的线性相关程度；
(2)该公司对该产品的满意程度进行了调研，在调研100名男、女性消费者后，得到数据如表所示：

性别	满意程度		合计
	满意	不满意
男性	45	10	55
女性	25	20	45
合计	70	30	100

根据小概率值的独立性检验，判断消费者满意程度是否与性别有关；
(3)对（2）中调研的45名女性消费者，按照其满意程度进行比例分配的分层随机抽样，从中抽出9名女性消费者到公司进行现场考察，再从这9名女性消费者中随机抽取4人进行深度调研，记这4人中“满意”的人数为X，求X的分布列及均值．
参考公式：
①②，其中临界值表：

α	0.1	0.05	0.01	0.001
xα	2.706	3.841	6.635	10.828

参考数据：.

7 . 数据的平均数为，方差为，数据的平均数为，方差为，其中满足关系式：，则（       ）

A．

B．数据的平均数为

C．若数据，则

D．若，数据不全相等，则样本点的成对样本数据的样本相关系数为

8 . 以下4幅散点图所对应的样本相关系数的大小关系为__________.

10 . 下列四个命题中，正确命题的个数为（    ）
①甲乙两组数据分别为：甲：28，31，39，42，45，55，57，58，66；；乙：，29，34，35，48，42，46，55，53，55，67．则甲乙的中位数分别为45和44.
②相关系数，表明两个变量的相关性较弱.
③若由一个列联表中的数据计算得的观测值，那么根据小概率的独立性检验，认为两个变量有关.
④用最小二乘法求出一组数据，的回归直线方程后要进行残差分析，相应于数据，的残差是指.

	0.10	0.05	0.025	0.010	0.005	0.001
	2.706	3.841	5.024	6.635	7.879	10.828

A．1

B．2

C．3

D．4