某车间为了规定工时定额, 需要确定加工零件所花费的时间, 为此进行了5次试验, 收集数
据如下：
| 加工零件数x(个) |
10 |
20 |
30 |
40 |
50 |
| 加工时间y(分钟) |
64 |
69 |
75 |
82 |
90 |
经检验, 这组样本数据具有线性相关关系, 那么对于加工零件的个数x与加工时间y这两个
变量, 下列判断正确的是（ ）
A．成正相关, 其回归直线经过点（30, 76）
B．成正相关, 其回归直线经过点（30, 75）
C．成负正相关, 其回归直线经过点（30, 76）
D．成负相关, 其回归直线经过点（30, 75）
下表是降耗技术改造后生产甲产品过程中记录的产量
(吨)与相应的生产能耗
（吨标准煤）的几组对应数据，根据表中提供的数据，可求出关于的线性回归方程
，则表中
的值为
|
 |
 |
 |
 |
|
 |
|
|
 |
A． B．
C． D．
对四组数据进行统计，获得以下散点图，关于其相关系数比较，正确的是( )
相关系数为
相关系数为
相关系数为
相关系数为
A． |
B． |
C． |
D． |
某车间加工零件的数量
与加工时间
的统计数据如下表：
| 零件数（个） |
10 |
20 |
30 |
| 加工时间（分钟） |
21 |
30 |
39 |
现已求得上表数据的回归方程
中的
值为0.9，则据此回归模型可以预测，加工100个零件所需要的加工时间约为 （ ）
A．84分钟 B．94分钟 C．102分钟 D．112分钟
工人月工资y（元）与劳动生产率x（千元）变化的回归方程
，下列判断正确的是 ( )
①劳动生产率为1千元时，工资约为130元
②劳动生产率提高1千元时，月工资约提高80元
③劳动生产率提高1千元时，月工资约提高130元
④当月工资为210元时，劳动生产率约为2千元
| A．① ② | B．① ② ④ | C．② ④ | D．① ② ③ ④ |
已知
、
之间的一组数据如右表：
|
0 |
1 |
2 |
3 |
|
8 |
2 |
6 |
4 |
则线性回归方程
所表示的直线必经过点 ( )
A．（0，0） B．（1.5,5） C．（4,1.5） D．（2,2）
设某大学的女生体重
（单位：kg）与身高
（单位：cm） 具有线性相关关系，根据一组样本数据（
，
）（i=1，2，…，n），用最小二乘法建立的回归方程为
=0.85x-85.71，则下列结论中不正确的是 ( )
| A．与具有正的线性相关关系 |
B．回归直线过样本点的中心（ ， ） |
| C．若该大学某女生身高为170cm，则可断定其体重必为58.79kg |
| D．若该大学某女生身高增加1cm，则其体重约增加0.85kg |
下列关于由最小二乘法求出的回归直线方程
=2－x的说法中，不正确的是
| A．变量x与y正相关 |
B．该回归直线必过样本点中心（ ） |
| C．当x=l时，y的预报值为l |
D．当残差平方和 越小时模型拟合的效果越好 |
某商品销售量y(件)与销售价格x(元/件)负相关，则其回归方程可能是( )
A． ＝－10x＋200 |
B．＝10x＋200 |
| C．＝－10x－200 |
D．＝10x－200 |
为研究变量
和
的线性相关性，甲、乙二人分别作了研究，利用线性回归方法得到回归直线方程
和
，两人计算知
相同，
也相同，下列正确的是：
| A．与重合 |
B．与一定平行 |
C．与相交于点 |
D．无法判断和是否相交 |
在回归直线方程
（ ）
A．当 ， 的平均值 |
B．当 变动一个单位时，的实际变动量 |
| C．当变动一个单位时，的平均变动量 |
| D．当变动一个单位时，的平均变动量 |
根据一组样本数据
的散点图分析存在线性相关关系，求得其回归方程
，则在样本点
处的残差为（ ）
A． |
B． |
C． |
D． |
对具有线性相关关系的的变量
，
，测得一组数据如下表
|
2 |
4 |
5 |
6 |
8 |
|
20 |
40 |
60 |
70 |
80 |
根据上表，利用最小二乘法得它们的回归直线方程为
，据此模型来预测当
时，的估计值为 （ ）
A.210 B.210.5 C.211.5 D.212.5
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