由一组数据(x1，y1)、(x2、y2)、、(xn，yn)得到的线性回归方程为y＝a＋bx，则下列说法正确的是( )

题型：单选题题类：常考题难易度：容易

由一组数据(x₁ ， y₁)、(x₂、y₂)、、(x_n ， y_n)得到的线性回归方程为y＝a＋bx，则下列说法正确的是(　　)

A、直线y＝a＋bx必过点( $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ ) B、直线y＝a＋bx至少经过点(x₁ ， y₁)、(x₂ ， y₂)、、(x_n ， y_n)中的一点 C、直线y＝a＋bx是由(x₁ ， y₁)、(x₂、y₂)、、(x_n ， y_n)中的两点确定的 D、(x₁ ， y₁)、(x₂ ， y₂)、、(x_n、y_n)这n个点到直线y＝a＋bx的距离之和最小

举一反三

在2017年3月15日，某市物价部门对本市的5家商场的某种商品的一天销售量及其价格进行调查，5家商场的售价 $\text{[math]}$ 元和销售量 $\text{[math]}$ 件之间的一组数据如下表所示：

价格 $\text{[math]}$	9	9.5	10	10.5	11
销售量 $\text{[math]}$	11	10	8	6	5

由散点图可知，销售量 $\text{[math]}$ 与价格 $\text{[math]}$ 之间有较好的线性相关关系，其线性回归方程是： $\text{[math]}$ ，则 $\text{[math]}$ {#blank#}1{#/blank#}．

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．

某化工厂为预测产品的回收率 $\text{[math]}$ ，需要研究它和原料有效成分含量 $\text{[math]}$ 之间的相关关系，现收集了4组对照数据。

$\text{[math]}$	3	4	5	6
$\text{[math]}$	2.5	3	4	4.5

（Ⅰ）请根据相关系数 $\text{[math]}$ 的大小判断回收率 $\text{[math]}$ 与 $\text{[math]}$ 之间是否存在高度线性相关关系；

（Ⅱ）请根据上表提供的数据，用最小二乘法求出 $\text{[math]}$ 关于 $\text{[math]}$ 的线性回归方程 $\text{[math]}$ ，并预测当 $\text{[math]}$ 时回收率 $\text{[math]}$ 的值.

参考数据： $\text{[math]}$

$\text{[math]}$	1	0	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	其他
$\text{[math]}$ 相关关系	完全相关	不相关	高度相关	低度相关	中度相关

$\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$

某商场为了了解毛衣的月销售量y（件）与月平均气温x（℃）之间的关系，随机统计了某4个月的月销售量与当月平均气温，其数据如下表：

月平均气温x（℃）	17	13	8	2
月销售量y（件）	24	33	40	55

由表中数据算出线性回归方程 $\text{[math]}$ 中的 $\text{[math]}$ ，气象部门预测下个月的平均气温约为 $\text{[math]}$ ℃，据此估计该商场下个月毛衣销售量约为件（）

某城镇社区为了丰富辖区内广大居民的业余文化生活，创建了社区“文化丹青”大型活动场所，配备了各种文化娱乐活动所需要的设施，让广大居民健康生活、积极向上，社区最近四年内在“文化丹青”上的投资金额统计数据如表： (为了便于计算，把2015年简记为5，其余以此类推)

年份 $\text{[math]}$ （年）	5	6	7	8
投资金额 $\text{[math]}$ （万元）	15	17	21	27

(Ⅰ)利用所给数据，求出投资金额 $\text{[math]}$ 与年份 $\text{[math]}$ 之间的回归直线方程 $\text{[math]}$ ；

(Ⅱ) 预测该社区在2019年在“文化丹青”上的投资金额.

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

春节期间，某销售公司每天销售某种取暖商品的销售额 $\text{[math]}$ (单位：万元)与当天的平均气温 $\text{[math]}$ (单位：℃)有关.现收集了春节期间这个销售公司 $\text{[math]}$ 天的 $\text{[math]}$ 与 $\text{[math]}$ 的数据列于下表：

平均气温(℃)	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$
销售额(万元)	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$

根据以上数据，求得 $\text{[math]}$ 与 $\text{[math]}$ 之间的线性回归方程 $\text{[math]}$ 的系数 $\text{[math]}$ ，则 $\text{[math]}$ {#blank#}1{#/blank#}

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