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题型：单选题题类：常考题难易度：普通

线性回归方程+++++++

两相关变量满足如下关系：

x	10	15	20	25	30
Y	1 003	1 005	1 010	1 011	1 014

两变量回归直线方程为（）

A、 $\text{[math]}$ =0.56 $\text{[math]}$ +997.4 B、 $\text{[math]}$ =0.63 $\text{[math]}$ ﹣231.2 C、 $\text{[math]}$ =50.2 $\text{[math]}$ +501.4 D、 $\text{[math]}$ =60.4 $\text{[math]}$ +400.7

举一反三

某市对汽车限购政策进行了调查，在参加调查的300名有车人中116名持反对意见，200名无车人中有121名持反对意见，在运用这些数据说明“拥有车辆”与“反对汽车限购政策”是否有关系时，最有说服力的方法是（　　）

以下是某地搜集到的新房屋的销售价格y与房屋的面积x的数据：

房屋面积（m²）	115	110	80	135	105
销售价格（万元）	24.8	21.6	18.4	29.2	22

某地级市共有 $\text{[math]}$ 中学生，其中有 $\text{[math]}$ 学生在 $\text{[math]}$ 年享受了“国家精准扶贫”政策，在享受“国家精准扶贫”政策的学生中困难程度分为三个等次：一般困难、很困难、特别困难，且人数之比为 $\text{[math]}$ ，为进一步帮助这些学生，当地市政府设立“专项教育基金”，对这三个等次的困难学生每年每人分别补助 $\text{[math]}$ 元、 $\text{[math]}$ 元、 $\text{[math]}$ 元.经济学家调查发现，当地人均可支配年收入较上一年每增加 $\text{[math]}$ ，一般困难的学生中有 $\text{[math]}$ 会脱贫，脱贫后将不再享受“精准扶贫”政策，很困难的学生有 $\text{[math]}$ 转为一般困难学生，特别困难的学生中有 $\text{[math]}$ 转为很困难学生.现统计了该地级市 $\text{[math]}$ 年到 $\text{[math]}$ 年共 $\text{[math]}$ 年的人均可支配年收入，对数据初步处理后得到了如图所示的散点图和表中统计量的值，其中年份 $\text{[math]}$ 取 $\text{[math]}$ 时代表 $\text{[math]}$ 年， $\text{[math]}$ 取 $\text{[math]}$ 时代表 $\text{[math]}$ 年，……依此类推，且 $\text{[math]}$ 与 $\text{[math]}$ （单位：万元）近似满足关系式 $\text{[math]}$ .（ $\text{[math]}$ 年至 $\text{[math]}$ 年该市中学生人数大致保持不变）

$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$
$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$

对某地区儿童的身高与体重的一组数据，我们用两种模型① $\text{[math]}$ ，② $\text{[math]}$ 拟合，得到回归方程分别为 $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ ，作残差分析，如表：

身高 $\text{[math]}$	60	70	80	90	100	110
体重 $\text{[math]}$	6	8	10	14	15	18
$\text{[math]}$	0.41	0.01	$\text{[math]}$	1.21	$\text{[math]}$	0.41
$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	0.07	0.12	1.69	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$

附：对于一组数据 $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ ，… $\text{[math]}$ ，其回归直线 $\text{[math]}$ 的斜率和截距的最小二乘法估计分别为 $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ .

（Ⅰ）求表中内实数 $\text{[math]}$ 的值；

（Ⅱ）根据残差比较模型①，②的拟合效果，决定选择哪个模型；

（Ⅲ）残差大于 $\text{[math]}$ 的样本点被认为是异常数据，应剔除，求剔除后对（Ⅱ）所选择的模型重新建立的线性回归方程，并检验一数据点身高 $\text{[math]}$ ，体重 $\text{[math]}$ 是否为异常数据.（结果保留到小数点后两位）

某水果种植基地引进一种新水果品种，经研究发现该水果每株的产量 $\text{[math]}$ （单位： $\text{[math]}$ ）和与它“相近”的株数 $\text{[math]}$ 具有线性相关关系（两株作物“相近”是指它们的直线距离不超过 $\text{[math]}$ ），并分别记录了相近株数为0，1，2，3，4时每株产量的相关数据如下：

$\text{[math]}$	0	1	2	3	4
$\text{[math]}$	15	12	11	9	8

某企业为确定下一年投入某种产品的研发费用，需了解年研发费用 $\text{[math]}$ （单位：千万元）对年销售量y（单位：万件）的影响，统计了近10年投入的年研发费用x，与年销售量 $\text{[math]}$ 的数据，得到散点图如图所示：

附：对于一组数据 $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ …， $\text{[math]}$ ，其回归直线 $\text{[math]}$ 的斜率和截距的最小二乘估计分别为 $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$

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