1 . 2023年入冬以来，流感高发，某医院统计了一周中连续5天的流感就诊人数y与第天的数据如表所示．

x	1	2	3	4	5
y	21	10a	15a	90	109

根据表中数据可知x，y具有较强的线性相关关系，其经验回归方程为，则（       ）

A．样本相关系数在内	B．当时，残差为-2
C．点一定在经验回归直线上	D．第6天到该医院就诊人数的预测值为130

2 . 下列说法错误的是（       ）

A．当样本相关系数满足时，成对样本数据的两个分量之间满足一种线性关系

B．残差等于预测值减去观测值

C．决定系数越大，模型拟合效果越差

D．在独立性检验中，当（为的临界值）时，推断零假设不成立

3 . 混凝土的抗压强度x较容易测定，而抗剪强度y不易测定，工程中希望建立一种能由x推算y的经验公式，下表列出了现有的9对数据，分别为，，…，．

x	141	152	168	182	195	204	223	254	277
y	23.1	24.2	27.2	27.8	28.7	31.4	32.5	34.8	36.2

以成对数据的抗压强度x为横坐标，抗剪强度y为纵坐标作出散点图，如图所示．

(1)从上表中任选2个成对数据，求该样本量为2的样本相关系数r．结合r值分析，由简单随机抽样得到的成对样本数据的样本相关系数是否一定能确切地反映变量之间的线性相关关系？
(2)根据散点图，我们选择两种不同的函数模型作为回归曲线，根据一元线性回归模型及最小二乘法，得到经验回归方程分别为：①，②．经验回归方程①和②的残差计算公式分别为，，．
（ⅰ）求；
（ⅱ）经计算得经验回归方程①和②的残差平方和分别为，，经验回归方程①的决定系数，求经验回归方程②的决定系数．
附：相关系数，决定系数，．

4 . 随机选取变量和变量的对观测数据，选取的第对观测数据记为，其数值对应如下表所示：

编号

计算得：，，，，．
(1)求变量和变量的样本相关系数（小数点后保留位），判断这两个变量是正相关还是负相关，并推断它们的线性相关程度；
(2)假设变量关于的一元线性回归模型为.
（ⅰ）求关于的经验回归方程，并预测当时的值；
（ⅱ）设为时该回归模型的残差，求、、、、的方差．
参考公式：，，．

5 . 已知数据的三对观测值为，用“最小二乘法”判断下列直线的拟合程度，则效果最好的是（       ）

A．

B．

C．

D．

6 . 身高体重指数（BMI）的大小直接关系到人的健康状况，某高中高三（1）班班主任为了解该班学生的身体健康状况，从该班学生中随机选取5名学生，测量其身高、体重（数据如下表）并进行线性回归分析，得到线性回归方程为，因为某些原因，3号学生的体重数据丢失.

学生编号	1	2	3	4	5
身高	165	170	175	170	170
体重	58	62		65	63

(1)求表格中的值；
(2)已知公式可以用来刻画回归的效果，请问学生的体重差异约有百分之多少是由身高引起的.（注：结果四舍五入取整数）

7 . 某网店最近推出了一款新型儿童玩具——电动遥控变形金刚，可以全面提高宝宝的语言能力、情绪释放能力、动手能力，同时以其优良的做工逐渐在市场中脱颖而出．如表是该网店2021年年初开始销售此玩具6周以来所获得的利润数据统计情况．

（周）	1	2	3	4	5	6
（元）	550	650	750	810	955	1055

根据表中的数据可知y与x线性相关，且线性回归方程为，则下列说法正确的是（       ）

A．

B．销售该玩具所获得的利润逐周增加，平均每周增加约445元

C．相应于点（5，955）的残差为10

D．预测第7周销售该玩具所获得的利润约为1145元

8 . 有一组样本数据，，…，，由这组样本数据得到的回归直线方程为，则（       ）

A．若所有样本点都在回归直线上，则样本的相关系数

B．若，，则

C．若样本数据的残差为，则必有样本数据的残差为

D．若越趋近于1，则的预报精度越高

9 . 下列选项分别为一组观测值的四个一元线性回归模型对应的残差图，则对应的一元线性回归模型的拟合效果最好的残差图是（       ）

A．	B．
C．	D．

10 . 为调查某企业年利润（单位：万元）和它的年研究费用（单位：万元）的相关性，收集了5组成对数据，如下表所示：

	1	2	3	4	5
	50	60	70	80	100

由上表中数据求得关于的经验回归方程为，据此计算出样本点处的残差（残差观测值预测值）为______．