1 . 给出下列结论：在回归分析中
（1）可用相关指数的值判断模型的拟合效果，越大，模型的拟合效果越好；
（2）可用残差平方和判断模型的拟合效果，残差平方和越大，模型的拟合效果越好；
（3）可用相关系数的值判断模型的拟合效果，越大，模型的拟合效果越好；
（4）可用残差图判断模型的拟合效果，残差点比较均匀地落在水平的带状区域中，说明这样的模型比较合适．带状区域的宽度越窄，说明模型的拟合精度越高.
以上结论中，不正确的是（       ）

A．（1）（3）

B．（2）（3）

C．（1）（4）

D．（3）（4）

2 . 一只药用昆虫的产卵数y与一定范围内的温度x有关，现收集了该种药用昆虫的6组观测数据如下表：

温度x/℃	21	23	24	27	29	32
产卵数y/个	6	11	20	27	57	77

经计算得：
，，线性回归模型的残差平方和，，
其中分别为观测数据中的温度和产卵数，
（1）若用线性回归模型，求y关于x的回归方程（精确到0.1）；
（2）若用非线性回归模型求得y关于x的回归方程为，且相关指数.
①试与1中的回归模型相比，用说明哪种模型的拟合效果更好.
②用拟合效果好的模型预测温度为35℃时该用哪种药用昆虫的产卵数（结果取整数）
附：一组数据其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计为，；相关指数.

3 . 下列说法正确的是

A．回归直线至少经过其样本数据中的一个点

B．从独立性检验可知有99%的把握认为吃地沟油与患胃肠癌有关系时，我们就说如果某人吃地沟油，那么他有99%可能患胃肠癌

C．在残差图中，残差点分布的带状区域的宽度越狭窄，其模型拟合的精度越高

D．将一组数据的每一个数据都加上或减去同一个常数后，其方差也要加上或减去这个常数

4 . （1）已知两个变量线性相关，若它们的相关性越强，则相关系数的绝对值越接近于1.
（2）线性回归直线必过点；
（3）对于分类变量A与B的随机变量，越大说明“A与B有关系”的可信度越大.
（4）在刻画回归模型的拟合效果时，残差平方和越小，相关指数的值越大，说明拟合的效果越好.
（5）根据最小二乘法由一组样本点，求得的回归方程是，对所有的解释变量,的值一定与有误差.
以上命题正确的序号为____________.

5 . 下面给出了根据我国2012年~2018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（2012年~2018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；
（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．（精确到0．01）
附：回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：．

6 . 已知一系列样本点…的回归直线方程为若样本点与的残差相同，则有

A．

B．

C．

D．

7 . 从某大学中随机选取8名女大学生，其身高（单位：）与体重（单位：）数据如下表：

	165	165	157	170	175	165	155	170
	48	57	50	54	64	61	43	59

若已知与的线性回归方程为，那么选取的女大学生身高为时，相应的残差为（     ）

A．

B．0. 96

C．63. 04

D．

8 . 在回归分析中，代表了数据点和它在回归直线上相应位置的差异的是（　　）

A．总偏差平方和	B．残差平方和
C．回归平方和	D．相关指数

9 . 某种农作物可以生长在滩涂和盐碱地，它的灌溉是将海水稀释后进行灌溉.某实验基地为了研究海水浓度对亩产量(吨)的影响,通过在试验田的种植实验,测得了该农作物的亩产量与海水浓度的数据如下表：

海水浓度
亩产量（吨）
残差

绘制散点图发现,可以用线性回归模型拟合亩产量(吨)与海水浓度之间的相关关系，用最小二乘法计算得与之间的线性回归方程为.
(1)求的值；
(2)统计学中常用相关指数来刻画回归效果，越大，回归效果越好，如假设，就说明预报变量的差异有是解释变量引起的.请计算相关指数(精确到),并指出亩产量的变化多大程度上是由浇灌海水浓度引起的？
（附：残差，相关指数，其中）

10 . 下列说法错误的是（     ）

A．线性回归直线至少经过其样本数据点中的一个点

B．在统计学中，独立性检验是检验两个分类变量是否有关系的一种统计方法

C．残差平方和越小的模型，模型拟合的效果越好

D．在残差图中，残差分布的带状区域的宽度越狭窄，其模拟的效果越好