已知变量与负相关，且由观测数据算得样本平均数，，则由该观测数据算得的线性回归方程可能是(   )

A．

B．

C．

D．

如果与线性相关，那么与也线性相关吗？为什么？

根据如下样本数据可得到的回归方程为，判断与的符号：

	3	4	5	6	7	8
	4.0	2.5		0.5

 

已知变量与相对应的一组数据为；变量与相对应的一组数据为.设表示变量与之间的线性相关系数，表示变量与之间的线性相关系数，判断与的符号.

据报道：“一项在上海市9000多名中小学生中进行的调查显示，肥胖指数和学业成绩呈明显的负相关.”依据这个结论，越肥胖的孩子学习成绩越有可能不好，对吗？

在一组样本数据为，，，（，，，，，不全相等）的散点图中，若所有样本点都在直线上，则这组样本数据的相关系数为（ ）

A．

B．

C．1

D．-1

中国人民大学发布的《中国大学生创业报告》显示，在国家“双创”政策的引导下，随着社会各方对于大学生创业实践的支持力度不断加强，大学生创业意向高涨，近九成的在校大学生曾考虑过创业，近两成的学生有强烈的创业意向. 数据充分表明，大学生正以饱满的热情投身到创新创业的大潮之中，大学生创业实践正呈现出生机勃勃的态势。小张大学毕业后从2008年年初开始创业，下表是2019年春节他将自己从2008—2018年的净利润按年度给出的一个总的统计表（为方便运算，数据作了适当的处理，单位：万元）．

年度	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018
年份序号	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11
利润	6	7	8	9	10	10	11	12	13	13	14

 

（Ⅰ）散点图如图所示，根据散点图指出年利润（单位：万元）和年份序号之间是否具有线性关系？并用相关系数说明用线性回归模型描述年净利润与年份序号之间关系的效果；
（Ⅱ）试用线性回归模型描述年净利润与年份序号之间的关系：求出年净利润关于年份序号的回归方程（系数精确到0.1），并帮小张估计他2019年可能赚到的净利润．
附注：参考数据．
参考公式：．且越大拟合效果越好．回归方程斜率的最小二乘法估计公式为：.

下面属于相关关系的是(　　)

A．圆的周长和它的半径之间的关系

B．价格不变的条件下，商品销售额与销售量之间的关系

C．家庭收入愈多，其消费支出也有增长的趋势

D．正方形的面积和它的边长之间的关系

在线性回归模型中，分别选择了4个不同的模型，它们的相关指数依次为0.36、0.95、0.74、0.81，其中回归效果最好的模型的相关指数为(　　)

A．0.95

B．0.81

C．0.74

D．0.36

随着网上购物的普及，传统的实体店遭受到了强烈的冲击，某商场实体店近九年来的纯利润如下表所示：

年份	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018
时间代号	1	2	3	4	5	6	7	8	9
实体店纯利润（千万）	2	2.3	2.5	2.9	3	2.5	2.1	1.7	1.2

 
根据这9年的数据，对和作线性相关性检验，求得样本相关系数的绝对值为0.254；根据后5年的数据，对和作线性相关性检验，求得样本相关系数的绝对值为0.985；
（1）如果要用线性回归方程预测该商场2019年实体店纯利润，现有两个方案：
方案一：选取这9年的数据，进行预测；
方案二：选取后5年的数据进行预测.
从生活实际背景以及相关性检验的角度分析，你觉得哪个方案更合适.
附：相关性检验的临界值表：

	小概率
	0.05	0.01
3	0.878	0.959
7	0.666	0.798

 
（2）某机构调研了大量已经开店的店主，据统计，只开网店的占调查总人数的，既开网店又开实体店的占调查总人数的，现以此调查统计结果作为概率，若从上述统计的店主中随机抽查了5位，求只开实体店的人数的分布列及期望.