下列有关线性回归分析的六个命题：
①线性回归直线必过样本数据的中心点；
②回归直线就是散点图中经过样本数据点最多的那条直线；
③当相关性系数时，两个变量正相关；
④如果两个变量的相关性越强，则相关性系数就越接近于1；
⑤残差图中残差点所在的水平带状区域越宽，则回归方程的预报精确度越高；
⑥甲、乙两个模型的分别约为0.88和0.80，则模型乙的拟合效果更好.
其中真命题的个数为（  ）

A．1个

B．2个

C．3个

D．4个

已知两个变量x和y之间具有线性相关关系，5次试验的观测数据如下：

x	100	120	140	160	180
y	45	54	62	75	92

 

那么变量y关于x的线性回归方程只可能是(　　)

A．y＝0.575x－14.9	B．y＝0.572x－13.9
C．y＝0.575x－12.9	D．y＝0.572x－14.9

据某市地产数据研究的数据显示，2016年该市新建住宅销售均价走势如下图所示，为抑制房价过快上涨，政府从8月份开始采取宏观调控措施，10月份开始房价得到很好的抑制.

（1）地产数据研究院发现，3月至7月的各月均价（万元/平方米）与月份之间具有较强的线性相关关系，试建立关于的回归方程（系数精确到0.01）；政府若不调控，依此相关关系预测第12月份该市新建住宅销售均价；
（2）地产数据研究院在2016年的12个月份中，随机抽取三个月的数据作样本分析，若关注所抽三个月的所属季度，记不同季度的个数为，求的分布列和数学期望.
参考数据及公式：，，；
回归方程中斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为：
，.

已知变量之间的一组数据如表：则y与x的线性回归直线必过点

A．

B．

C．

D．

回归直线方程有一组独立的观测数据，，则系数的值为（  ）

A．	B．
C．	D．