对变量x, y 有观测数据（x1，y1）（i=1,2,&hellip;，10），得散点图1；对变量u ，v 有观测数据（u1，v1）（i=1,2,&hellip;，10）,得散点图2. 由这...

题型：单选题题类：常考题难易度：容易

对变量x， y 有观测数据（ $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ ）（i=1，2，…，10），得散点图1；对变量u ，v 有观测数据（ $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ ）（i=1，2，…，10），得散点图2. 由这两个散点图可以判断( )

图1 图2

A、变量x 与y 正相关，u 与v 正相关 B、变量x 与y 正相关，u 与v 负相关 C、变量x 与y 负相关，u 与v 正相关 D、变量x 与y 负相关，u 与v 负相关

举一反三

对变量x ， y有观测数据（x_i ， y_i）（i=1，2，3，4，5），得表1；对变量u ， v有观测数据（u_i ， v_i）（i=1，2，3，4，5），得表2．由这两个表可以判断（）

表1：

x	1	2	3	4	5
y	2.9	3.3	3.6	4.4	5.1

表2：

u	1	2	3	4	5
v	25	20	21	15	13

某市政府为了引导居民合理用水，决定全面实施阶梯水价，阶梯水价原则上以住宅（一套住宅为一户）的月用水量为基准定价：若用水量不超过12吨时，按4元/吨计算水费；若用水量超过12吨且不超过14吨时，超过12吨部分按6.60元/吨计算水费；若用水量超过14吨时，超过14吨部分按7.8元/吨计算水费．为了了解全市居民月用水量的分布情况，通过抽样，获得了100户居民的月用水量（单位：吨），将数据按照 $\text{[math]}$ 分成8组，制成了如图1所示的频率分布直方图．

（Ⅰ）假设用抽到的100户居民月用水量作为样本估计全市的居民用水情况．

（ⅰ）现从全市居民中依次随机抽取5户，求这5户居民恰好3户居民的月用水量都超过12吨的概率；

（ⅱ）试估计全市居民用水价格的期望（精确到0.01）；

（Ⅱ）如图2是该市居民李某2016年1～6月份的月用水费 $\text{[math]}$ （元）与月份 $\text{[math]}$ 的散点图，其拟合的线性回归方程是 $\text{[math]}$ ．若李某2016年1～7月份水费总支出为294.6元，试估计李某7月份的用水吨数．

某同学用收集到的 6 组数据对 $\text{[math]}$ 制作成如图所示的散点图(点旁的数据为该点坐标)，并由最小二乘法计算得到回归直线 $\text{[math]}$ 的方程为 $\text{[math]}$ ，相关系数为 $\text{[math]}$ .

现给出以下3个结论：

① $\text{[math]}$ ； ②直线 $\text{[math]}$ 恰好过点 $\text{[math]}$ ； ③ $\text{[math]}$ ；其中正确结论是（）

有一个同学家开了一个小卖部，他为了研究气温对热饮销售的影响，经过统计，得到一个卖出的热饮杯数与当天气温的对比表：

摄氏温度/ $\text{[math]}$	－5	0	4	7	12	15	19	23	27	31	36
热饮杯数	156	150	132	128	130	116	104	89	93	76	54

在某次试验中，有两个试验数据 $\text{[math]}$ ，统计的结果如下面的表格1.

某种产品的广告费支出 $\text{[math]}$ 与销售额 $\text{[math]}$ （单位：万元）之间有如下对应数据：

$\text{[math]}$	2	3	5	6
$\text{[math]}$	30	40	50	60

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