设两个变量x和y之间具有线性相关关系，它们的相关系数是r，y关于x的回归直线的回归系数为，回归截距是，那么必有(　　)

A．与r的符号相同	B．与r的符号相同
C．与r的符号相反	D．与r的符号相反

有一散点图如图所示，在5个数据中去掉（3，10）后，下列说法正确的是（   ）

A．残差平方和变小	B．方差变大
C．相关指数变小	D．解释变量与预报变量的相关性变弱

下列四个结论：
①在回归分析模型中，残差平方和越大，说明模型的拟合效果越好；
②某学校有男教师60名、女教师40名，为了解教师的体育爱好情况，在全体教师中抽取20名调查，则宜采用的抽样方法是分层抽样；
③线性相关系数越大，两个变量的线性相关性越弱；反之，线性相关性越强；
④在回归方程中，当解释变量每增加一个单位时，预报变量增加0.5个单位.
其中正确的结论是（  ）

A．①②	B．①④
C．②③	D．②④

为响应党中央“扶贫攻坚”的号召，某单位指导一贫困村通过种植紫甘薯来提高经济收入.紫甘薯对环境温度要求较高，根据以往的经验，随着温度的升高，其死亡株数成增长的趋势.下表给出了2017年种植的一批试验紫甘薯在温度升高时6组死亡的株数：

温度（单位：）	21	23	24	27	29	32
死亡数（单位：株）	6	11	20	27	57	77

 
经计算：，，，，，，，其中，分别为试验数据中的温度和死亡株数，.
（1）若用线性回归模型，求关于的回归方程（结果精确到0.1）；
（2）若用非线性回归模型求得关于的回归方程，且相关指数为.
(i)试与（1）中的回归模型相比，用说明哪种模型的拟合效果更好；
（ii）用拟合效果好的模型预测温度为时该紫甘薯死亡株数（结果取整数）.
附：对于一组数据，，，，其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为：，；相关指数为：.

为了研究一种昆虫的产卵数和温度是否有关，现收集了7组观测数据列于下表中，并做出了散点图，

发现样本点并没有分布在某个带状区域内，两个变量并不呈现线性相关关系，现分别用模型①与模型；②作为产卵数和温度的回归方程来建立两个变量之间的关系.

温度	20	22	24	26	28	30	32
产卵数个	6	10	21	24	64	113	322
	400	484	576	676	784	900	1024
	1.79	2.30	3.04	3.18	4.16	4.73	5.77

 

26	692	80	3.57
1157.54	0.43	0.32	0.00012

 
其中，，，，
附：对于一组数据，，……，其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为：，
（1）根据表中数据，分别建立两个模型下关于的回归方程；并在两个模型下分别估计温度为时的产卵数.（与估计值均精确到小数点后两位）（参考数据：）
（2）若模型①、②的相关指数计算分别为，请根据相关指数判断哪个模型的拟合效果更好.