设有一个回归直线方程为
，则变量x增加一个单位时
| A．y平均增加1．5个单位 | B．y平均增加2个单位 |
| C．y平均减少1．5个单位 | D．y平均减少2个单位 |
根据如下样本数据
| x |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
| y |
4.0 |
2.5 |
 |
0.5 |
 |
 |
得到的回归方程为
，则 ( )
A．
，
B．，
C．
， D．，
在下列各量之间，存在相关关系的是 （ ）
①正方体的体积与棱长之间的关系； ②一块农田的水稻产量与施肥量之间的关系；
③人的身高与年龄之间的关系； ④家庭的支出与收入之间的关系；
⑤某户家庭用电量与电价之间的关系。
| A．②③ | B．③④ | C．④⑤ | D．②③④ |
设某大学的女生体重
（单位：
）与身高
（单位：
）具有线性相关关系，根据一组样本数据
（
），用最小二乘法建立的回归方程为
，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增加 ，则其体重约增加 |
D．若该大学某女生身高为 ，则可断定其体重为 |
以下四个命题中
①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；
②对于命题
：
使得
. 则
：
均有
；
③设随机变量 
,若
,则
；
④两个随机变量的线性相关性越强,则相关系数就越接近于1.
其中真命题的个数为[来
| A．1 | B．2 | C．3 | D．4 |
某产品的广告费用支出
（万元）与产品销售额
（万元）之间的统计数据如下：
| 广告费用支出（万元） |
2 |
4 |
5 |
6 |
8 |
| 产品销售额（万元） |
30 |
40 |
60 |
50 |
70 |
求得回归直线方程为
，若投入
万元的广告费用，估计销售额为
（A）
万元 （B）
万元（C）
万元 （D）
万元
调查某市出租车使用年限
和该年支出维修费用
（万元），得到数据如下：
| 使用年限 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
| 维修费用 |
2．2 |
3．8 |
5．5 |
6．5 |
7．0 |
则回归方程
，必过定点
A．(2，3) B．(3，4) C．(4，5) D．(5，6)
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． |
下表为某班5位同学身高x（单位：cm）与体重y（单位kg）的数据，
| 身高 |
170 |
171 |
166 |
178 |
160 |
| 体重 |
75 |
80 |
70 |
85 |
65 |
若两个量间的回归直线方程为
，则身高为185cm的学生的体重约为（ ）
A．87．6kg B．89．5kg C．91．4kg D．92．3kg
已知x与y之间的一组数据：
| X |
0 |
1 |
2 |
3 |
| Y |
1 |
3 |
5 |
7 |
则y与x的线性回归方程为
必过定点（ ）
A．（2，2） B．（1，2） C．（1.5，4） D．（1.5，0）
下列反映两个变量的相关关系中，不同于其它三个的是
| A．名师出高徒 | B．水涨船高 | C．月明星稀 | D．登高望远 |
下表是某厂1—4月份用水量(单位：百吨)的一组数据：
| 月份x |
1 |
2 |
3 |
4 |
| 用水量y |
4．5 |
4 |
3 |
2．5 |
由散点图可知，用水量与月份之间有较好的线性相关关系，其线性回归方程为
＝－0．7x＋a，则a等于( )
A．10．5 B．5．15 C．5．2 D．5．25
下列说法中正确的有( )
①若r>0，则x增大时，y也相应增大； ②若r<0，则x增大时，y也相应增大；
③若r＝1或r＝－1，则x与y的关系完全对应(有函数关系)，在散点图上各个点均在一条直线上．
| A．①② | B．②③ | C．①③ | D．①②③ |
某咖啡厂为了了解热饮的销售量
（个）与气温
（℃）之间的关系，随机统计了某4天的销售量与气温，并制作了对照表：
| 气温（℃） |
18 |
13 |
10 |
－1 |
| 销售量个） |
24 |
34 |
38 |
64 |
由表中数据，得线性回归方程为y＝
x
，，当气温为－4℃时，预测销售量约为
A．68 B．66 C．72 D．70
粤公网安备 44130202000953号
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