在某种产品表面进行腐蚀性刻线实验，得到腐蚀深度y与腐蚀时间x之间相应的一组观察值，如下表：
| x/s |
5 |
10 |
15 |
20 |
30 |
40 |
50 |
60 |
70 |
90 |
120 |
| y/μm |
6 |
10 |
10 |
13 |
16 |
17 |
19 |
23 |
25 |
29 |
46 |
用散点图及相关系数两种方法判断x与y的相关性．
以下有关线性回归分析的说法不正确的是( )
A．通过最小二乘法得到的线性回归直线经过样本的中心 |
B．用最小二乘法求回归直线方程，是寻求使 最小的a,b的值 |
| C．在回归分析中，变量间的关系若是非确定性关系，但因变量也能由自变量唯一确定 |
| D．如果回归系数是负的，y的值随x的增大而减小 |
具有线性相关关系的变量x，y ，满足一组数据如右表所示.若
与
的回归直线方程为
，则m的值是（ ）
 |
0 |
1 |
2 |
3 |
|
-1 |
1 |
m |
8 |
A. 4 B.
C. 5 D. 6
下面是2×2 列联表
| x y |
y 1 |
y 2 |
合计 |
| x1 |
a |
21 |
73 |
| x2 |
2 |
25 |
27 |
| 合计 |
b |
46 |
100 |
则表中 a 、b 处的值分别为（ ）
A．94 、96 B．52 、50 C．52 、54 D．54 、52
一名小学生的年龄和身高（单位：cm)的数据如下：
年龄 |
6 |
7 |
8 |
9 |
身高 |
118 |
126 |
136 |
144 |
由散点图可知，身高与年龄之间的线性回归直线方程为
，预测该学生10岁时的身高为( )
A．154 B. 153 C.152 D. 151
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y=bx+a必过点__________________________.
若变量
与
之间的相关系数
，则变量与之间 （ ）
| A．不具有线性相关关系 |
| B．具有线性相关关系 |
| C．它们的线性相关关系还需要进一步确定 |
| D．不确定 |
某农科所对冬季昼夜温差大小与某反季节大豆新品种发芽多少之间的关系进行分析研究，他们分别记录了12月1日至12月5日的每天昼夜温差与实验室每天每100棵种子中的发芽数，得到如下资料：
| 日期 |
12月1日 |
12月2日 |
12月3日 |
12月4日 |
12月5日 |
| 温差x(℃) |
10 |
11 |
13 |
12 |
8 |
| 发芽y(颗) |
23 |
25 |
30 |
26 |
16 |
该农科所确定的研究方案是：先从这5组数据中选取3组数据求线性回归方程，剩下的2组数据用于回归方程检验．
回归直线方程参考公式：
, 
（1）请根据12月2日至12月4日的数据，求出y关于x的线性回归方程
；
(2)若由线性回归方程得到的估计数据与所选出的检验数据的误差均不超过2颗，则
认为得到的线性回归方程是可靠的，试问(1)中所得的线性回归方程是否可靠？
（3）请预测温差为14℃的发芽数。
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 |
下列判断中不正确的是（ ）
A． 为变量间的相关系数， 值越大，线性相关程度越高 |
| B．在平面直角坐标系中，可以用散点图发现变量之间的变化规律 |
C．线性回归方程代表了观测值 、 之间的关系 |
| D．任何一组观测值都能得到具有代表意义的回归直线方程 |
下列函数中，随x（x>0）的增大，增长速度最快的是（ ）
| A．y =1，x∈Z | B．y=x | C．y=  |
D．y= |
为了普及环保知识，增强环保意识，某大学随机抽取30名学生参加环保知识测试，得分（十分制）如图所示，假设得分值的中位数为
，众数为
，平均值为
，则（ ）
A．  |
B． |
C． |
D． |
废品率
和每吨生铁成本
(元)之间的回归直线方程为
，这表明 （ ）
A．与 的相关系数为2 |
| B．与的关系是函数关系的充要条件是相关系数为1 |
| C．废品率每增加1%，生铁成本增加258元 |
| D．废品率每增加1%，生铁成本平均每吨增加2元 |
试题篮
()
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，则在一小段时间
内的平均速度为（ ）
与
有关系”的可信度为
℅时，则随机变量
的观测值
必须（ ）
