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下列说法正确的是( )
①线性回归方程适用于一切样本和总体；
②线性回归方程一般都有时间性；
③样本的取值范围会影响线性回归方程的适用范围；
④根据线性回归方程得到的预测值是预测变量的精确值．
①线性回归方程适用于一切样本和总体；
②线性回归方程一般都有时间性；
③样本的取值范围会影响线性回归方程的适用范围；
④根据线性回归方程得到的预测值是预测变量的精确值．
| A．①③④ | B．②③ | C．①② | D．③④ |
某农科所对冬季昼夜温差大小与某反季节大豆新品种发芽多少之间的关系进行分析研究，12月1日至12月5日的昼夜温差与实验室每天每100颗种子中的发芽数如下表所示：
| 日期 | 12月1日 | 12月2日 | 12月3日 | 12月4日 | 12月5日 |
| 温差x(℃) | 10 | 11 | 13 | 12 | 8 |
| 发芽数y(颗) | 23 | 25 | 30 | 26 | 16 |
该农科所确定的研究方案是：先从这5组数据中选取2组，用剩下的3组数据求回归方程，再用被选取的2组数据进行检验．
(1)求选取的2组数据恰好是不相邻的2组数据的概率．
(2)若选取的是12月1日与12月5日的两组数据，请根据12月2日至12月4日的数据，求y关于x的线性回归方程
.
(3)若由线性回归方程得到的估计数据与所选出的检验数据的误差不超过2颗，则认为得到的线性回归方程是可靠的，试问(2)中所得的线性回归方程是否可靠？
某研究机构对某校高二文科学生的记忆力x和判断力y进行统计分析，得下表数据．
| x | 6 | 8 | 10 | 12 |
| y | 2 | 3 | 5 | 6 |
(1)请画出上表数据的散点图；
(2)请根据上表提供的数据，用最小二乘法求出y关于x的线性回归方程；
(3)试根据(2)中求出的线性回归方程，预测记忆力为14的学生的判断力．
为了分析某个高三学生的学习状态,对其下一个阶段的学习提出指导性建议,某老师现对他前7次考试的数学成绩x、物理成绩y进行分析.下面是该学生7次考试的成绩.
(1)他的数学成绩与物理成绩哪个更稳定?请给出你的证明.
(2)已知该学生的物理成绩y与数学成绩x是线性相关的,若该学生的物理成绩达到115分,请你估计他的数学成绩大约是多少?并请你根据物理成绩与数学成绩的相关性,给出该学生在学习数学、物理上的合理建议.
(1)他的数学成绩与物理成绩哪个更稳定?请给出你的证明.
(2)已知该学生的物理成绩y与数学成绩x是线性相关的,若该学生的物理成绩达到115分,请你估计他的数学成绩大约是多少?并请你根据物理成绩与数学成绩的相关性,给出该学生在学习数学、物理上的合理建议.
，则（ ）
从某学校随机选取8名女大学生，关于其身高x(cm)和体重(kg)的线性回归方程为
＝0.849x－85.712，则身高172 cm的女大学生的体重约为________ kg.
＝0.849x－85.712，则身高172 cm的女大学生的体重约为为了考查两个变量x和y之间的线性相关性，甲、乙两位同学各自独立地做了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，已知两个人在试验中发现对变量x的观测数据的平均值都是s，对变量y的观测数据的平均值都是t，那么下列说法正确的是( )
| A．l1和l2有交点(s，t) |
| B．l1与l2相交，但交点不一定是(s，t) |
| C．l1与l2必定平行 |
| D．l1与l2必定重合 |
近期，某公交公司分别推出支付宝和徽信扫码支付乘车活动，活动设置了一段时间的推广期，由于推广期内优惠力度较大，吸引越来越多的人开始使用扫码支付．某线路公交车队统计了活动刚推出一周内每一天使用扫码支付的人次，用x表示活动推出的天数，y表示每天使用扫码支付的人次(单位：十人次)，统计数据如表l所示：
表1
根据以上数据，绘制了如右图所示的散点图．
(1)根据散点图判断，在推广期内，
(c，d均为大于零的常数)哪一个适宜作为扫码支付的人次y关于活动推出天数x的回归方程类型?(给出判断即可，不必说明理由)；
(2)根据(1)的判断结果及表1中的数据，求y关于x的回归方程，并预测活动推出第8天使用扫码支付的人次；
参考数据：
其中
参考公式：
对于一组数据
，其回归直线
的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：
.
表1
根据以上数据，绘制了如右图所示的散点图．
(1)根据散点图判断，在推广期内，
(c，d均为大于零的常数)哪一个适宜作为扫码支付的人次y关于活动推出天数x的回归方程类型?(给出判断即可，不必说明理由)；(2)根据(1)的判断结果及表1中的数据，求y关于x的回归方程，并预测活动推出第8天使用扫码支付的人次；
参考数据：
其中
参考公式：
对于一组数据
，其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：.某体育公司对最近6个月内的市场占有率进行了统计，结果如表：
（1）可用线性回归模型拟合
与
之间的关系吗？如果能，请求出关于的线性回归方程，如果不能，请说明理由；
（2）公司决定再采购
，
两款车扩大市场，，两款车各100辆的资料如表：
平均每辆车每年可为公司带来收入500元，不考虑采购成本之外的其他成本，假设每辆车的使用寿命都是整数年，用每辆车使用寿命的频率作为概率，以每辆车产生利润的期望值作为决策依据，应选择采购哪款车型？
参考数据：
，
，
，
．
参考公式：相关系数
；
回归直线方程
，其中
，
．
（1）可用线性回归模型拟合
与之间的关系吗？如果能，请求出关于的线性回归方程，如果不能，请说明理由；（2）公司决定再采购
，两款车扩大市场，，两款车各100辆的资料如表：平均每辆车每年可为公司带来收入500元，不考虑采购成本之外的其他成本，假设每辆车的使用寿命都是整数年，用每辆车使用寿命的频率作为概率，以每辆车产生利润的期望值作为决策依据，应选择采购哪款车型？
参考数据：
，，，．参考公式：相关系数
；回归直线方程
，其中，．