高中数学变量间的相关关系选择题

四名同学根据各自的样本数据研究变量x，y之间的相关关系，并求得回归直线方程，分别得到以下四个结论：
①y与x负相关且＝2.347x－6.423；
②y与x负相关且＝－3.476x＋5.648；
③y与x正相关且＝5.437x＋8.493；
④y与x正相关且＝－4.326x－4.578.
其中一定不正确的结论的序号是(　　)．

A．①②

B．②③

C．③④

D．①④

以下正确命题的个数为（  ）
①命题“存在，”的否定是：“不存在，”；
②函数的零点在区间内；
③ 函数的图象的切线的斜率的最大值是；
④线性回归直线恒过样本中心，且至少过一个样本点.

A．

B．

C．

D．

已知x与y之间的一组数据(如表所示)：则关于y与x的线性回归方程y＝bx＋a必过定点(　　)

A．(2,2)

B．(1.5,0)

C．(1,2)

D．(1.5,4)

已知x与y之间的几组数据如下表：

x	1	2	3	4	5	6
y	0	2	1	3	3	4

假设根据上表数据所得线性回归直线方程 ＝ x＋ ，若某同学根据上表中的前两组数据(1,0)和(2,2)求得的直线方程为y＝b′x＋a′，则以下结论正确的是(　　)．
A.>b′， >a′  B.>b′， <a′
C. <b′， >a′  D.<b′， <a′

通过随机询问110名性别不同的人，对过马路是愿意走斑马线还是愿意走人行天桥进行抽样调查，得到如下的列联表：

	男	女	总计
走天桥	40	20	60
走斑马线	20	30	50
总计	60	50	110

由K²＝，得K²＝≈7.8.
附表：

P(K^2≥k0)	0.050	0.010	0.001
k0	3.841	6.635	10.828

参照附表，得到的正确结论 (　　)．
A．有99%以上的把握认为“选择过马路的方式与性别有关”
B．有99%以上的把握认为“选择过马路的方式与性别无关”
C．在犯错误的概率不超过0.1%的前提下，认为“选择过马路的方式与性别有关”
D．在犯错误的概率不超过0.1%的前提下，认为“选择过马路的方式与性别无关”

已知x，y取值如下表：

x	0	1	4	5	6	8
y	1.3	1.8	5.6	6.1	7.4	9.3

从所得的散点图分析可知：y与x线性相关，且 ＝0.95x＋a，则a＝(　　)．
A．1.30     B．1.45      C．1.65     D．1.80

若回归直线方程的斜率的估计值是1.23，样本点的中心为(4,5)，则回归直线的方程是(　　)．

A．＝1.23x＋4	B．＝1.23x＋5
C．＝1.23x＋0.08	D．＝0.08x＋1.23

假设学生在初一和初二数学成绩是线性相关的，若10个学生初一(x)和初二(y)数学分数如下：

x	74	71	72	68	76	73	67	70	65	74
y	76	75	71	70	76	79	65	77	62	72

则初一和初二数学分数间的回归方程是  (　　)．
A. ＝1.218 2x－14.192    B.＝14.192x＋1.218 2
C. ＝1.218 2x＋14.192     D. ＝14.192x－1.218 2

已知回归直线的斜率的估计值为，样本点的中心为，则回归直线方程为

A．	B．
C．	D．

已知回归直线的斜率的估计值为1.23，样本点的中心为(4,5)，则回归直线方程为

A．	B．
C．	D．

某产品在某零售摊位上的零售价x(元)与每天的销售量y(个)统计如下表：据上表可得回归直线方程=b＋a中的b＝－4，据此模型预计零售价定为15元时，销售量为 (   )

A．48

B．49

C．50

D．51

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.根据收集到的数据（如下表），由最小二乘法求得回归直线方程，表中有一个数据模糊不清，请你推断出该数据的值为(    )

A．75

B．62

C．68

D．81

对具有线性相关关系的变量，测得一组数据如下表：

x	2	4	5	6	8
y	20	40	60	80	100

根据上表，利用最小二乘法得到它们的回归直线方程为.据此模型预测时，的估计值为（   ）
A. 320       B. 320.5    C. 322.5       D. 321.5

某小卖部销售一品牌饮料的零售价（元/瓶）与销量（瓶）的关系统计如下：

零售价（元/瓶）
销量（瓶）	50	44	43	40	35	28

已知的关系符合线性回归方程，其中，．当单价为元时，估计该小卖部销售这种品牌饮料的销量为   （   ）
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