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某产品近四年的广告费x万元与销售额y万元的统计数据如表，根据此表可得回归方程
中的
=9.4，据此模型预测下一年该产品广告费预算为60万元时，其销售额为( )万元
中的=9.4，据此模型预测下一年该产品广告费预算为60万元时，其销售额为( )万元| A．650 | B．655 | C．677 | D．720 |
已知下列命题：
①在线性回归模型中，相关指数
越接近于1，表示回归效果越好；
②两个变量相关性越强，则相关系数r就越接近于1；
③在回归直线方程
中，当解释变量
每增加一个单位时，预报变量
平均减少0.5个单位；
④两个模型中残差平方和越小的模型拟合的效果越好.
⑤回归直线
恒过样本点的中心
，且至少过一个样本点；
⑥若
的观测值满足≥6.635，我们有99%的把握认为吸烟与患肺病有关系，那么在100个吸烟的人中必有99人患有肺病；
⑦从统计量中得知有95%的把握认为吸烟与患肺病有关系，是指有5%的可能性使得推断出现错误． 其中正确命题的序号是__________．
①在线性回归模型中，相关指数
越接近于1，表示回归效果越好；②两个变量相关性越强，则相关系数r就越接近于1；
③在回归直线方程
中，当解释变量每增加一个单位时，预报变量平均减少0.5个单位；④两个模型中残差平方和越小的模型拟合的效果越好.
⑤回归直线
恒过样本点的中心，且至少过一个样本点；⑥若
的观测值满足≥6.635，我们有99%的把握认为吸烟与患肺病有关系，那么在100个吸烟的人中必有99人患有肺病；⑦从统计量中得知有95%的把握认为吸烟与患肺病有关系，是指有5%的可能性使得推断出现错误． 其中正确命题的序号是__________．
已知具有线性相关关系的两个变量
，
之间的一组数据如下：
且回归方程是
，则
（ ）
，之间的一组数据如下： | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| 2.2 | 4.3 |  | 4.8 | 6.7 |
且回归方程是
，则（ ）| A．2.5 | B．3.5 | C．4.5 | D．5.5 |
某高三理科班共有60名同学参加某次考试，从中随机挑选出5名同学，他们的数学成绩
与物理成绩
如下表：
关于的线性回归方程；
（II）该班一名同学的数学成绩为110分，利用（I）中的回归方程，估计该同学的物理成绩；
（III）本次考试中，规定数学成绩达到125分为优秀，物理成绩达到100分为优秀. 若
该班数学优秀率与物理优秀率分别为50%和60%，且除去抽走的5名同学外，剩下的同学中数学优秀但物理不优秀的同学共有5人，在答卷页上填写下面2×2列联表，判断能否在犯错误的概率不超过0.01的前提下认为数学优秀与物理优秀有关？
参考数据：回归直线的系数
，
，
与物理成绩如下表：| 数学成绩 | 145 | 130 | 120 | 105 | 100 |
| 物理成绩 | 110 | 90 | 102 | 78 | 70 |
数据表明与之间有较强的线性关系．
关于的线性回归方程；（II）该班一名同学的数学成绩为110分，利用（I）中的回归方程，估计该同学的物理成绩；
（III）本次考试中，规定数学成绩达到125分为优秀，物理成绩达到100分为优秀. 若
该班数学优秀率与物理优秀率分别为50%和60%，且除去抽走的5名同学外，剩下的同学中数学优秀但物理不优秀的同学共有5人，在答卷页上填写下面2×2列联表，判断能否在犯错误的概率不超过0.01的前提下认为数学优秀与物理优秀有关？
| | 物理优秀 | 物理不优秀 | 合计 |
| 数学优秀 | | | |
| 数学不优秀 | | | |
| 合计 | | | 60 |
参考数据：回归直线的系数
，，
与
的取值如表所示，且
，则由该数据算得的线性回归方程可能是（ ）
下列说法错误的是（ ）
| A．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 |
B．在线性回归分析中，回归直线不一定过样本点的中心 |
C．在回归分析中， 为0.98的模型比为0.80的模型拟合的效果好 |
| D．自变量取值一定时，因变量的取值带有一定随机性的两个变量之间的关系叫做相关关系 |
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．
现发现表中有一个数据模糊看不清，请你推断出该数据的值为_______．
根据收集到的数据（如下表），由最小二乘法求得回归方程为
．
现发现表中有一个数据模糊看不清，请你推断出该数据的值为_______．
下列说法中正确的是
①相关系数
用来衡量两个变量之间线性关系的强弱， 
越接近于
，相关性越弱；
②回归直线
一定经过样本点的中心
；
③随机误差
的方差
的大小是用来衡量预报的精确度；
④相关指数
用来刻画回归的效果， 越小，说明模型的拟合效果越好．( )
①相关系数
用来衡量两个变量之间线性关系的强弱， 越接近于，相关性越弱；②回归直线
一定经过样本点的中心；③随机误差
的方差的大小是用来衡量预报的精确度；④相关指数
用来刻画回归的效果， 越小，说明模型的拟合效果越好．( )| A．①② | B．③④ | C．①④ | D．②③ |
某市春节期间7家超市的广告费支出
（万元）和销售额
（万元）数据如下：
（1）若用线性回归模型拟合
与
的关系，求关于的线性回归方程；
（2）用二次函数回归模型拟合与的关系，可得回归方程：
，
经计算二次函数回归模型和线性回归模型的
分别约为
和
，请用说明选择哪个回归模型更合适，并用此模型预测
超市广告费支出为3万元时的销售额．
参数数据及公式：
，
，
．
（万元）和销售额（万元）数据如下：| 超市 | A | B | C | D | E | F | G |
| 广告费支出 | 1 | 2 | 4 | 6 | 11 | 13 | 19 |
| 销售额 | 19 | 32 | 40 | 44 | 52 | 53 | 54 |
（1）若用线性回归模型拟合
与的关系，求关于的线性回归方程；（2）用二次函数回归模型拟合
与的关系，可得回归方程：，经计算二次函数回归模型和线性回归模型的
分别约为和，请用说明选择哪个回归模型更合适，并用此模型预测超市广告费支出为3万元时的销售额．参数数据及公式：
，，．