1 . 某商场为了了解不同厂家生产的散装面包的月销售量（千克）与售价（元/千克）之间的关系，随机统计了某几个月的月销售量与当月各散装面包的售价，相关数据如下表：

售价（元/千克）
月销售量（千克）

由表中数据算出线性回归方程为，则样本在处的残差为

A．

B．

C．

D．

2 . 下列命题中正确的命题是（       ）

A．标准差越小，则反映样本数据的离散程度越大

B．在回归直线方程中，当解释变量每增加1个单位时，则预报变量减少0.4个单位

C．对分类变量与来说，它们的随机变量的观测值越小，“与有关系”的把握程度越大

D．在回归分析模型中，残差平方和越小，说明模型的拟合效果越好

3 . 给出下列命题：
①线性相关系数越大，两个变量的线性相关性越强；反之，线性相关性越弱；
②由变量和的数据得到其回归直线方程，则一定经过点；
③从匀速传递的产品生产流水线上，质检员每10分钟从中抽取一件产品进行某项指标检测，这样的抽样是分层抽样；
④将一组数据中的每个数据都加上或减去同一个常数后，方差恒不变；
⑤在回归直线方程中，当解释变量每增加一个单位时，预报变量平均增加0.1个单位，
其中真命题的序号是_________．

4 . 对两个变量和进行回归分析，得到一组样本数据，，…，，则下列说法中正确的序号是______.
①由样本数据得到的回归直线方程必过样本点的中心
②残差平方和越小的模型，拟合的效果越好
③用相关指数来刻画回归效果，越小说明拟合效果越好
④若变量和之间的相关系数为，则变量和之间线性相关性强

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 . 某景区的各景点从2009年取消门票实行免费开放后，旅游的人数不断地增加，不仅带动了该市淡季的旅游，而且优化了旅游产业的结构，促进了该市旅游向“观光、休闲、会展”三轮驱动的理想结构快速转变．下表是从2009年至2018年，该景点的旅游人数（万人）与年份的数据：

第年	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
旅游人数（万人）	300	283	321	345	372	435	486	527	622	800

该景点为了预测2021年的旅游人数，建立了与的两个回归模型：
模型①：由最小二乘法公式求得与的线性回归方程；
模型②：由散点图的样本点分布，可以认为样本点集中在曲线的附近．
（1）根据表中数据，求模型②的回归方程．（精确到个位，精确到0．01）．
（2）根据下列表中的数据，比较两种模型的相关指数，并选择拟合精度更高、更可靠的模型，预测2021年该景区的旅游人数（单位：万人，精确到个位）．

回归方程	①	②
	30407	14607

参考公式、参考数据及说明：
①对于一组数据，其回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计分别为．②刻画回归效果的相关指数；③参考数据：，．

5．5	449	6．05	83	4195	9．00

表中．

7 . 某次测量发现一组数据具有较强的相关性，并计算得，其中数据因书写不清楚，只记得是上的一个值，则该数据对应的残差（残差=真实值-预测值）的绝对位不大于0.5的概率为（       ）

A．

B．

C．

D．

8 . 有下列说法：
①若某商品的销售量（件）关于销售价格（元/件）的线性回归方程为，当销售价格为10元时，销售量一定为300件；
②线性回归直线一定过样本点中心；
③若两个随机变量的线性相关性越强，则相关系数的值越接近于1；
④在残差图中，残差点比较均匀落在水平的带状区域中即可说明选用的模型比较合适，与带状区域的宽度无关；
⑤在线性回归模型中，相关指数表示解释变量对于预报变量变化的贡献率，越接近于1，表示回归的效果越好；
其中正确的结论有几个

A．1

B．2

C．3

D．4

9 . 有如下四个命题：
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22列联表中的数据计算得的观测值,那么有95%的把握认为两个变量有关.
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.             
以上命题“错误”的序号是_________________

10 . 以下资料是一位销售经理收集到的每年销售额(千元)和销售经验(年)的关系：

销售经验/年	1	3	4	4	6	8	10	10	11	13
年销售额/千元	80	97	92	102	103	111	119	123	117	136

(1)依据这些数据画出散点图并作直线，计算；
(2)依据这些数据求回归直线方程并据此计算；
(3)比较(1) (2)中的残差平方和的大小.