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从某大学中随机选取8名女大学生，其身高
（单位：
）与体重
（单位：
）数据如下表：
若已知
与的线性回归方程为
，那么选取的女大学生身高为
时，相应的残差为（ ）
（单位：）与体重（单位：）数据如下表： | 165 | 165 | 157 | 170 | 175 | 165 | 155 | 170 |
| 48 | 57 | 50 | 54 | 64 | 61 | 43 | 59 |
若已知
与的线性回归方程为，那么选取的女大学生身高为时，相应的残差为（ ）A． | B．0. 96 | C．63. 04 | D． |
给出以下四个说法：
①残差点分布的带状区域的宽度越窄相关指数越小
②在刻画回归模型的拟合效果时，相关指数
的值越大，说明拟合的效果越好；
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
平均增加
个单位；
④对分类变量
与
，若它们的随机变量
的观测值
越小，则判断“与有关系”的把握程度越大．
其中正确的说法是
①残差点分布的带状区域的宽度越窄相关指数越小
②在刻画回归模型的拟合效果时，相关指数
的值越大，说明拟合的效果越好；③在回归直线方程
中，当解释变量每增加一个单位时，预报变量平均增加个单位；④对分类变量
与，若它们的随机变量的观测值越小，则判断“与有关系”的把握程度越大．其中正确的说法是
| A．①④ | B．②④ | C．①③ | D．②③ |
两个变量y与x的回归模型中，分别选择了4个不同模型，它们的相关指数R2如下，其中拟合效果最好的模型是（ ）
| A．模型1的相关指数R2为0.98 | B．模型2的相关指数R2为0.80 |
| C．模型3的相关指数R2为0.50 | D．模型4的相关指数R2为0.25 |
某产品的广告费支出
与销售额
（单位：万元）之间的关系如下表，由此得到与的线性回归方程为
，由此可得：当广告支出5万元时，随机误差的效应（残差）为（ ）
与销售额（单位：万元）之间的关系如下表，由此得到与的线性回归方程为，由此可得：当广告支出5万元时，随机误差的效应（残差）为（ ） | 2 | 4 | 5 | 6 | 8 |
| 30 | 40 | 60 | 50 | 70 |
| A．-10 | B．0 | C．10 | D．20 |
…
的回归直线方程为
若样本点
与
的残差相同，则有()
与
的数据关系为下表： | 2 | 4 | 5 | 6 | 8 |
| 30 | 40 | 60 | 50 | 70 |
为了对
，两个变量进行统计分析，现根据两种线性模型：甲：
，乙：
，分别计算出甲模型的相关指数为
，乙模型的相关指数为
，则下列关于残差图的描述错误的是（）
| A．残差图的纵坐标只能是残差. |
| B．残差图的横坐标可以是编号、解释变量和预报变量. |
| C．残差点分布的带状区域的宽度越窄残差平方和越小. |
| D．残差点分布的带状区域的宽度越窄相关指数越小. |
相应于点
的残差为
，则
的值为（ ）
在两个变量
与
的回归模型中,分别选择了四个不同的模型,且它们的
的值的大小关系为:则
拟合效果最好的是（ ）
与的回归模型中,分别选择了四个不同的模型,且它们的的值的大小关系为:则拟合效果最好的是（ ）| A．模型1 | B．模型2 | C．模型3 | D．模型4 |
在建立两个变量
与
的回归模型中，分别选择了4个不同的模型，结合它们的相关指数
判断，其中拟合效果最好的为（ ）
与的回归模型中，分别选择了4个不同的模型，结合它们的相关指数判断，其中拟合效果最好的为（ ）| A．模型1的相关指数为0.85 | B．模型2的相关指数为0.25 |
| C．模型3的相关指数为0.7 | D．模型4的相关指数为0.3 |