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如图，给出了样本容量均为7的
两组样本数据的散点图，已知
组样本数据的相关系数为
，
组数据的相关系数为
，则（ ）
两组样本数据的散点图，已知组样本数据的相关系数为，组数据的相关系数为，则（ ）A． | B． | C． | D． |
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与
的回归模型中，分别计算了4组数据的相关系数
如下，其中拟合效果最好的是（ ）
的展开式中各项系数之和为128，则展开式中
的系数是-21；
来刻画回归效果，
是
上的奇函数，且满足
，则
对称；
，得2分的概率为
，不得分的概率为
，且
，已知他投篮一次得分的数学期望为2，则
的最小值为
；
（件）关于销售价格
（元/件）的线性回归方程为
，当销售价格为10元时，销售量一定为300件；
一定过样本点中心
；
的值越接近于1；
表示解释变量对于预报变量变化的贡献率，
必过点
；
越小，表明两个变量相关性越弱；
越接近
，表明回归的效果越好；
列联表中，由计算得
的观测值
，则有
以上的把握认为这两个变量之间没有关系；
，则变量
增加一个单位时，
平均增加
个单位.
与
的随机变量
的观测值
来说，
来刻画回归的效果时，
的值越大，说明模型拟合的效果越好
是有关时，当
时，认为事件
与
是无关的