近10年来,某市社会商品零售总额与职工工资总额(单位:亿元)数据如下:

工资总额x/亿元	23.8	27.6	31.6	32.4	33.7	34.9	43.2	52.8	63.8	73.4
社会商品零售总额y/亿元	41.4	51.8	61.7	67.9	68.7	77.5	95.9	137.4	155.0	175.0

 
建立社会商品零售总额y与职工工资总额x的线性回归方程是(　　)

A．=2.799 1x-27.248 5

B．=2.799 1x-23.549 3

C．=2.699 2x-23.749 3

D．=2.899 2x-23.749 4

设，，…，是变量和的个样本点，直线是由这些样本点通过最小二乘法得到的线性回归直线（如图），以下结论中正确的是（  ）

A．和的相关系数在和之间

B．和的相关系数为直线的斜率

C．当为偶数时，分布在两侧的样本点的个数一定相同

D．所有样本点（1,2，…，）都在直线上

某印刷厂为了研究单册书籍的成本（单位：元）与印刷册数（单位：千册）之间的关系，在印制某种书籍时进行了统计，相关数据见下表：

印刷册数（千册）
单册成本（元）

 
根据以上数据，技术人员分别借助甲、乙两种不同的回归模型，得到两个回归方程，方程甲：，方程乙：.
（1）为了评价两种模型的拟合效果，完成以下任务.
①完成下表（计算结果精确到）；

印刷册数（千册）
单册成本（元）
模型甲	估计值
	残差
模型乙	估计值
	残差

 
②分别计算模型甲与模型乙的残差平方和，并通过比较，判断哪个模型拟合效果更好.
（2）该书上市之后，受到广大读者热烈欢迎，不久便全部售罄，于是印刷厂决定进行二次印刷，根据市场调查，新需求量为千册，若印刷厂以每册元的价格将书籍出售给订货商，求印刷厂二次印刷千册获得的利润？（按（1）中拟合效果较好的模型计算印刷单册书的成本）.

为了表示散点图中个点与某一条直线在整体上的接近程度,我们常用下面四个量中的

A．

B．

C．

D．

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．(    )

A．①②

B．③④

C．①④

D．②③