在进行回归分析时，预报变量的变化由（）决定．

题型：单选题题类：常考题难易度：普通

在进行回归分析时，预报变量的变化由（　　）决定．

A、解释变量 B、残差变量 C、解释变量与残差变量 D、都不是

举一反三

在两个变量y与x的回归模型中，分别选择了4个不同模型，它们的相关指数R²如下，其中拟和效果最好的模型是（）

①线性回归分析就是由样本点去寻找一条直线，使之贴近这些样本点的数学方法；②利用样本点的散点图可以直观判断两个变量的关系是否可以用线性关系表示；③通过回归方程 $\text{[math]}$ ，可以估计和观测变量的取值和变化趋势；④因为由任何一组观测值都可以求得一个线性回归方程，所以没有必要进行相关性检验.其中正确命题的个数是（）

某车间加工零件的数量x与加工时间y的统计数据如下表：

现已求得上表数据的回归方程 $\text{[math]}$ = $\text{[math]}$ x+ $\text{[math]}$ 中的 $\text{[math]}$ 的值为0.9，则据此回归模型可以预测，加工90个零件所需要的加工时间约为（　　）

研究性学习小组为了解某生活小区居民用水量y（吨）与气温x（℃）之间的关系，随机统计并制作了5天该小区居民用水量与当天气温的对应表：

日期	9月5日	10月3日	10月8日	11月16日	12月21日
气温x（℃）	18	15	11	9	﹣3
用水量y（吨）	57	46	36	37	24

（Ⅰ）若从这随机统计的5天中任取2天，求这2天中有且只有1天用水量低于40吨的概率（列出所有的基本事件）；

（Ⅱ）由表中数据求得线性回归方程 $\text{[math]}$ = $\text{[math]}$ x+ $\text{[math]}$ 中的 $\text{[math]}$ $\text{[math]}$ ，试求出 $\text{[math]}$ 的值，并预测当地气温为5℃时，该生活小区的用水量．

某地最近十年粮食需求量逐年上升，下表是部分统计数据：

年份	第1年	第2年	第3年	第4年	第5年
需求量（万吨）	3	6	5	7	8

（Ⅰ）利用所给数据求年需求量与年份之间的回归直线方程y=bx+a；

（Ⅱ）利用（Ⅰ）中所求出的直线方程预测该地第6年的粮食需求量．

已知变量 $\text{[math]}$ 之间满足线性相关关系 $\text{[math]}$ ，且 $\text{[math]}$ 之间的相关数据如下表所示：

则实数 $\text{[math]}$ （）

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