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（2015秋•黄冈校级期末）为了考察两个变量x和y之间的线性相关性，甲、乙两个同学各自独立地作10次和15次试验，并且利用线性回归方法，求得回归直线分别为l1和l2．已知在两个人的试验中发现对变量x的观测数据的平均值恰好相等，都为s，对变量y的观测数据的平均值也恰好相等，都为t．那么下列说法正确的是（ ）
| A．直线l1和l2相交，但是交点未必是点（s，t） |
| B．直线l1和l2有交点（s，t） |
| C．直线l1和l2由于斜率相等，所以必定平行 |
| D．直线l1和l2必定重合 |
对变量x，y有观测数据（xi，yi）（i=1，2，3，4，5），得表1；对变量u，v有观测数据（ui，vi）（i=1，2，3，4，5），得表2．由这两个表可以判断（ ）
表1：
表2：
表1：
| x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| y | 2.9 | 3.3 | 3.6 | 4.4 | 5.1 |
表2：
| u | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| v | 25 | 20 | 21 | 15 | 13 |
| A．变量x与y正相关，u与v正相关 |
| B．变量x与y负相关，u与v正相关 |
| C．变量x与y负相关，u与v负相关 |
| D．变量x与y正相关，u与v负相关 |
为了解篮球爱好者小李的投篮命中率与打篮球时间之间的关系，下表记录了小李某月1号到5号每天打篮球时间
（单位：
）与当天投篮命中率
之间的关系：
（1）求小李这5天的平均投篮命中率；
（2）用线性回归分析的方法，预测小李该月6号打篮球6小时的投篮命中率.
（单位：）与当天投篮命中率之间的关系：| 时间 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 命中率 | 0.4 | 0.5 | 0.6 | 0.6 | 0.4 |
（1）求小李这5天的平均投篮命中率；
（2）用线性回归分析的方法，预测小李该月6号打篮球6小时的投篮命中率.
一位妈妈记录了孩子6至9岁的身高（单位：cm），所得数据如下表：
由散点图可知，身高
与年龄
之间的线性回归方程为
，预测该孩子10岁时的身高为
| 年龄（岁） | 6 | 7 | 8 | 9 |
| 身高（cm） | 118 | 126 | 136 | 144 |
由散点图可知，身高
与年龄之间的线性回归方程为，预测该孩子10岁时的身高为| A．154 | B．153 | C．152 | D．151 |
（2014•武侯区校级模拟）已知x、y的取值如下表所示：
若从散点图分析，y与x线性相关，且
=0.95x+
，则的值等于（ ）
| x | 0 | 1 | 3 | 4 |
| y | 2.2 | 4.3 | 4.8 | 6.7 |
若从散点图分析，y与x线性相关，且
=0.95x+，则的值等于（ ）| A．2.6 | B．6.3 | C．2 | D．4.5 |
下列命题中正确的个数为（ ）
①线性相关系数r越大，两个变量的线性相关性越强；反之，线性相关性越弱；
②残差平方和越小的模型，模型拟合的效果越好；
③用相关指数R2来刻画回归效果，R2越小，说明模型的拟合效果越好．
①线性相关系数r越大，两个变量的线性相关性越强；反之，线性相关性越弱；
②残差平方和越小的模型，模型拟合的效果越好；
③用相关指数R2来刻画回归效果，R2越小，说明模型的拟合效果越好．
| A．1 | B．2 | C．3 | D．0 |
已知x，y的取值如下表：从散点图可以看出y与x线性相关，且回归方程为
，则a=（ ）
，则a=（ ）| x | 0 | 1 | 3 | 4 |
| y | 2.2 | 4.3 | 4.8 | 6.7 |
| A．3.25 | B．2.6 | C．2.2 | D．0 |
已知
与
之间的几组数据如下表：
假设根据上表数据所得线性回归直线方程为
，若某同学根据上表中的前两组数据
和
，求得的直线方程为
，则以下结论正确的是（ ）
参考公式：回归直线的方程是：，其中
，
．
与之间的几组数据如下表：假设根据上表数据所得线性回归直线方程为
，若某同学根据上表中的前两组数据和，求得的直线方程为，则以下结论正确的是（ ）参考公式：回归直线的方程是：
，其中，．A． | B． | C． | D． |
从某大学随机抽取的
名女大学生的身高
（厘米）和体重
（公斤）数据如下表：
根据上表可得回归直线方程为
，则
（ ）
名女大学生的身高（厘米）和体重（公斤）数据如下表：| x | 165 | 160 | 175 | 155 | 170 |
| y | 58 | 52 | 62 | 43 | 60 |
根据上表可得回归直线方程为
，则（ ）A． | B． | C． | D． |