在一次試驗中，當變量x依次取1，4，9，16，25時，變量y依次取3，5，7，9，11，則y與之間的線性回歸方程為

＝＋1

＝2

＝2＋1

＝x²＋1

下面4個散點圖中，適合用線性回歸模型擬合其中兩個變量的是

①②

①③

②③

③④

用最小二乘法得到相同線性回歸方程的兩組變量，它們之間的線性相關程度

一定相同

一定不相同

可能不相同

以上都不對

在對兩個變量x，y進行線性回歸分析時，有下列步驟：

①對所求出的線性回歸方程作出解釋；

②收集數(shù)據(jù)(x_i，y_i)，i＝1，2，3…；

③求線性回歸方程；

④求相關系數(shù)；

⑤根據(jù)所搜集的數(shù)據(jù)繪制散點圖．

則在下列操作順序中正確的是

①②⑤③④

③②④⑤①

②④③①⑤

②⑤④③①

工人工資(元)依勞動生產率(千元)變化的線性回歸方程為y＝50＋80x，則下列說法正確的是

勞動生產率為1000元時，工資為130元

勞動生產率平均提高1000元時，工資平均提高80元

勞動生產率平均提高1000元時，工資平均提高130元

當工資為250元時，勞動生產率為2000元

已知x與y之間的一組數(shù)據(jù)如下表：

則y與x之間的線性回歸方程必經過點

(2，2)

(1.5，0)

(1，2)

(1.5，4)

下列四個模型中，線性相關性最強的是

相關系數(shù)r為0.96的模型Ⅰ

相關系數(shù)r為0.81的模型Ⅱ

相關系數(shù)r為0.53的模型Ⅲ

相關系數(shù)r為0.35的模型Ⅳ

在對人體脂肪含量和年齡關系的研究中，研究人員獲得了一組樣本數(shù)據(jù)，通過計算得到回歸方程為＝0.577x－0.448，并利用這個方程得到年齡為37歲時體內脂肪含量為20.90％．其中數(shù)據(jù)20.90％的意義是

某人年齡37歲，他體內脂肪含量為20.90％

某人年齡37歲，他體內脂肪含量為20.90％的概率最大

某人年齡37歲，他體內脂肪含量的期望值為20.90％

20.90％是對年齡為37歲的人群中的大部分人的體內脂肪含量所作出的估計

在回歸分析中，代表了數(shù)據(jù)點和它在回歸直線上相應位置的差異的是

總偏差平方和

殘差平方和

回歸平方和

相關指數(shù)R²

在△ABC中，B(－2，0)，C(2，0)，A(x，y)，給出△ABC滿足的條件，就能得到動點A的軌跡方程．現(xiàn)給出三個條件：

①△ABC的周長為10；

②△ABC的面積為10；

③在△ABC中，∠A＝90°．同時給出三條曲線方程：C₁：y²＝25；C₂：x²＋y²＝4(y≠0)；C₃：＋＝1(y≠0)，則配對正確的是

①→C₁，②→C₂，③→C₃

①→C₃，②→C₁，③→C₂

①→C₃，②→C₂，③→C₁

①→C₂，②→C₁，③→C₃