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对变量
有观测数据
，得散点图(1)；对变量
有观测数据（
，得散点图(2)，由这两个散点图可以判断( )
有观测数据，得散点图(1)；对变量有观测数据（，得散点图(2)，由这两个散点图可以判断( )A．变量 与 正相关， 与 正相关 | B．变量与正相关，与负相关 |
| C．变量与负相关，与正相关 | D．变量与负相关，与负相关 |
在一次对人体脂肪含量和年龄关系的研究中，研究人员获得了一组样本数据，并制作成如图所示的人体脂肪含量与年龄关系的散点图．根据该图，下列结论中正确的是（）
| A．人体脂肪含量与年龄正相关，且脂肪含量的中位数等于20% |
| B．人体脂肪含量与年龄正相关，且脂肪含量的中位数小于20% |
| C．人体脂肪含量与年龄负相关，且脂肪含量的中位数等于20% |
| D．人体脂肪含量与年龄负相关，且脂肪含量的中位数小于20% |
下列说法错误的是（ ）
A．在回归模型中，预报变量 的值不能由解释变量 唯一确定 |
B．若变量，满足关系 ，且变量与 正相关，则与也正相关 |
| C．在残差图中，残差点分布的带状区域的宽度越狭窄，其模型拟合的精度越高 |
D．以模型 去拟合一组数据时，为了求出回归方程，设 ，将其变换后得到线性方程 ，则 ， |
某部门经统计，客户对不同款型理财产品的最满意程度百分比和对应的理财总销售量（万元）如下表（最满意度百分比超高时总销售量最高）：
设
表示理财产品最满意度的百分比，
为该理财产品的总销售量（万元）.这些数据的散点图如图所示.
（1）在
份
款型理财产品的顾客满意度调查资料中任取
份；只有一份最满意的，求含有最满意客户资料事件的概率.
（2）我们约定：相关系数的绝对值在
以下是无线性相关，在以上（含）至
是一般线性相关，在以上（含）是较强线性相关，若没有达到较强线性相关则采取“末位”剔除制度（即总销售量最少的那一款产品退出理财销售）；试求在剔除“末位”款型后的线性回归方程（系数精确到
）.
数据参考计算值：
附：回归直线方程
的斜率和截距的最小二乘法估计分别为：
线性相关系数
.
| 产品款型 | A | B | C | D | E | F | G | H | I | J |
| 最满意度% | 20 | 34 | 25 | 19 | 26 | 20 | 19 | 24 | 19 | 13 |
| 总销量（万元） | 80 | 89 | 89 | 78 | 75 | 71 | 65 | 62 | 60 | 52 |
设
表示理财产品最满意度的百分比，为该理财产品的总销售量（万元）.这些数据的散点图如图所示.（1）在
份款型理财产品的顾客满意度调查资料中任取份；只有一份最满意的，求含有最满意客户资料事件的概率.（2）我们约定：相关系数的绝对值在
以下是无线性相关，在以上（含）至是一般线性相关，在以上（含）是较强线性相关，若没有达到较强线性相关则采取“末位”剔除制度（即总销售量最少的那一款产品退出理财销售）；试求在剔除“末位”款型后的线性回归方程（系数精确到）.数据参考计算值：
| 项目 |  |  |  |  |  |  |
| 值 | 21.9 | 72.1 | 288.9 | 37.16 | 452.1 | 17.00 |
附：回归直线方程
的斜率和截距的最小二乘法估计分别为：线性相关系数
.下列说法正确的个数有 ( )
（1）已知变量
和
满足关系
，则与正相关；（2）线性回归直线必过点
；
（3）对于分类变量
与
的随机变量
，越大说明“与有关系”的可信度越大
（4）在刻画回归模型的拟合效果时，残差平方和越小，相关指数
的值越大，说明拟合的效果越好.
（1）已知变量
和满足关系，则与正相关；（2）线性回归直线必过点 ；（3）对于分类变量
与的随机变量，越大说明“与有关系”的可信度越大 （4）在刻画回归模型的拟合效果时，残差平方和越小，相关指数
的值越大，说明拟合的效果越好.| A．1 | B．2 | C．3 | D．4 |
某公司为了增加其商品的销售利润，调查了该商品投入的广告费用
与销售利润
的统计数据如右表，由表中数据，得线性回归方程
，则下列结论错误的是（ ）
与销售利润的统计数据如右表，由表中数据，得线性回归方程，则下列结论错误的是（ ）A． | B． | C．直线 过点 | D．直线过点 |
由一组样本数据 
，
，
，
得到的回归直线方程为
，那么下面说法正确的序号________.
（1） 直线 必经过点 
（2）直线至少经过点 ，，， 中的一个
（3）直线 的斜率为
.
（4）回归直线方程最能代表样本数据中
,
之间的线性关系，b大于0时与正相关，b小于0时与负相关.
注：相关数据：
，其中
，，， 得到的回归直线方程为，那么下面说法正确的序号________.（1） 直线
必经过点 （2）直线
至少经过点 ，，， 中的一个（3）直线
的斜率为 .（4）回归直线方程
最能代表样本数据中,之间的线性关系，b大于0时与正相关，b小于0时与负相关.注：相关数据：
，其中四名同学根据各自的样本数据研究变量
，
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：
①与负相关，且
；
②与负相关，且
；
③与正相关，且
；
④与正相关，且
.
其中一定不正确的结论的序号是
，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：①
与负相关，且；②
与负相关，且；③
与正相关，且；④
与正相关，且.其中一定不正确的结论的序号是
| A．①② | B．②③ | C．③④ | D．①④ |
与
线性相关，其散点图中的点从左下到右上分布.若
，则
的取值范围是（ ）
