| 对变量x，y有观测数据（xi，yi）（i=1，2，…，10），得散点图1；对变量u，v有观测数据（ui，vi）（i=1，2，…，10），得散点图2，由这两个散点图可以判断 |
 |
|
[ ] |
| 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 |
| 下表提供了某厂节能降耗技术改造后生产甲产品过程中记录的产量x（吨）与相应的生产能耗y（吨标准煤）的几组对照数据： |
 |
|
（1）请画出上表数据的散点图； （2）请根据上表提供的数据，用最小二乘法求出y关于x的线性回归方程； （3）已知该厂技改前100吨甲产品的生产能耗为90吨标准煤，试根据（2）求出的线性回归方程，预测生产100吨甲产品的生产能耗比技改前降低多少吨标准煤？ （参考数值：3×2.5+4×3+5×4+6×4.5=66.5） |
| 为调查某地区老年人是否需要志愿者提供帮助，用简单随机抽样方法从该地区调查了500位老年人，结果如下： |
 |
|
（1）估计该地区老年人中，需要志愿者提供帮助的老年人的比例； （2）能否有99%的把握认为该地区的老年人是否需要志愿者提供帮助与性别有关？ （3）根据（2）的结论，能否提出更好的调查方法来估计该地区的老年人中，需要志愿者提供帮助的老年人的比例？说明理由。 |
| 附： |
 |
 |
| 为了比较注射A，B两种药物后产生的皮肤疱疹的面积，选200只家兔做试验，将这200只家兔随机地分成两组，每组100只，其中一组注射药物A，另一组注射药物B。下表1和表2分别是注射药物A和药物B后的试验结果。（疱疹面积单位：mm2） |
  |
| （I）完成下面频率分布直方图，并比较注射两种药物后疱疹面积的中位数大小； |
 |
| （Ⅱ）完成下面2×2列联表，并回答能否有99.9%的把握认为“注射药物A后的疱疹面积与注射药物B后的疱疹面积有差异”。 |
 |
附：  |
| 身高与体重有关系可以用什么分析来分析 |
|
[ ] |
| A．残差 B．回归 C．等高条形图 D．独立检验 |
| 已知x，y之间的一组数据如下表所示，则y对x的回归方程必经过 |
 |
|
[ ] |
| A.（0，1） B.（2，5） C.（1.5，0） D.（1.5，4） |
| 变量x与y具有线性相关关系，当x取值16，14，12，8时，通过观测得到y的值分别为11，9，8，5，若在实际问题中，y的预报最大取值是10，则x的最大取值不能超过 |
|
[ ] |
| A．16 B．17 C．15 D．12 |
| 回归分析中，相关指数R2的值越大，说明残差平方和 |
|
[ ] |
| A．越小 B．越大 C．可能大也可能小 D．以上都不对 |
| 考察棉花种子经过处理跟生病之间的关系得到下表数据： |
 |
| 根据以上数据，则 |
|
[ ] |
| A．种子经过处理跟是否生病有关 B．种子经过处理跟是否生病无关 C．种子是否经过处理决定是否生病 D．以上都是错误的 |
| 在吸烟与患肺病这两个分类变量的计算中，下列说法正确的是 |
|
[ ] |
| A．若K2的观测值为k=6.635，我们有99%的把握认为吸烟与患肺病有关系，那么在100个吸烟的人中必有99人患有肺病 B．从独立性检验可知有99%的把握认为吸烟与患肺病有关系时，我们说某人吸烟，那么他有99%的可能患有肺病 C．若从统计量中求出有95%的把握认为吸烟与患肺病有关系，是指有5%的可能性使得推断出现错误 D．以上三种说法都不正确 |
| 观测两相关变量得如下数据： |
 |
| 则两变量间的回归直线方程近似为 |
|
[ ] |
A． B．y=x C．  D．y=x+1 |
| 有下列说法： ①随机误差是引起预报值与真实值之问的误差的原因之一； ②残差平方和越小，预报精度越高； ③在独立检验中，通过等高条形图可以粗略判断两个分类变量是否有关系； 其中真命题的个数是 |
|
[ ] |
| A．0 B．1 C．2 D．3 |
| 若两个分类变量X 和Y的列联表为： |
 |
| 则X与Y之间有关系的概率约为（ ）。 |
| 研究统计问题的基本思想方法是（ ）。 |
| 在研究身高与体重的关系时，求得相关指数R2≈（ ），可以叙述为“身高解释了64%的体重变化”，而随机误差贡献了剩余的36%，所以，身高对体重的效应比随机误差的效应大得多。 |
| 对具有线性相关关系的变量x和y，测得一组数据如下表，若已求得它们的回归直线方程的斜率为6.5，则这条回归直线的方程为（ ）。 |
 |
| 一只红铃虫的产卵数y和温度x有关，现收集了7组观测数据如下表所示，画出散点图，根据敝点图选择适当的回归方程的模型。（只要求写出方程的类型） |
 |
| 通过随机询问72名不同性别的大学生在购买食物时是否看营养说明，得到如下列联表： |
|
性别与读营养说明列联表  |
| 请问性别和读营养说明之间在多大程度上有关系？ |
| 针对某工厂某产品产量与单位成本的资料进行线性回归分析： |
 |
| 求回归直线方程。 |
| 以下是某地收集到的新房屋的销售价格y（万元）和房屋的面积x（m2）的数据： |
 |
| （1）画出数据对应的散点图； （2）求线性回归直线方程，并在散点图中加上回归直线； （3）根据（2）的结果估计当房屋面积为150m2时的销售价格。 |
| 在关于人体的脂肪含量（百分比）和年龄关系的研究中，研究人员获得一组数据： |
 |
| （1）画出散点图； （2）求y与x之间的回归方程； （3）预测39岁的人的脂肪含量。 （参考数据：  ） |