1、“.....故不正确，由此可推知④正确由于三个组的线性回归方程中，城市组所对应的方程的的系数最大，表示城市组入学人数增加得最快，故正确答案④现对，有如下观测数据作出散点图试求对的线性回归方程解散点图如下可求得，设线性回归方程为，则所以线性回归方程为选做题在种产品表面进行腐蚀性实验，得到腐蚀深度与腐蚀时间之间对应的组数据时间深度画出散点图试求腐蚀深度对时间的回归直线方程解散点图如图经计算可得解散点图如图由散点图可知，年收入越高，年饮食支出越高，图中点的趋势表明两个变量间确实存在着线性相关关系，依题意可计算得，又，，庭的年收入和年饮食支出的统计资料如下表年收入万元年饮食支出万元若与是线性相关的，求回归方程，否则请说明理由若家庭年收入为万元，预测其年饮食支出参考数据，间存在线性相关关系，才能求其线性回归方程，才能用其估计和预测否则即使求出其线性回归方程......”。

2、“.....而且用其估计和预测的量也是不可信的提倡节约，反对浪费年元旦前夕，市统计局统计了该市户家计使用年时维修费用是万元方法归纳求回归直线方程关键是求也是本题易错点，由于计算量较大，计算时定要认真知道与有线性相关关系，无需进行相关性检验课本对此不作要求只有两个变量之制表合计，，于是有回归直线方程是，当年时万元，即估修费用万元有如下的统计资料使用年限维修费用若由资料知对呈线性相关关系，试求线性回归方程的回归系数估计使用年限为年时，维修费用是多少解入公式得，故所求回归直线方程为当时，所以当父亲的身高为英寸时，估计儿子的身高约为英寸线性回归方程的应用假设关于设备的使用年限和所支出的维方程如果父亲的身高为英寸，试估计儿子的身高解先将两个变量的数字在表中计算出来，如下表所示序号由上表可得，，代，求用......”。

3、“.....求回归直线，斜率，直线方程为，即回归直线方程为方法归纳求线性回归方程的步骤计算平均数，计算与的积，求将结果代入公式吨标准煤由此可预测生产吨甲产品的生产能耗比技改前大约降低了吨标准煤互动探究如果把本题中的的值及分别改为和，如何求回归直线方程解散点坐标分别为，可验证这四点共线，，所求的线性回归方程为当时吨标准煤，求出的线性回归方程，预测生产吨甲产品的生产能耗比技改前降低了多少吨标准煤参考数值链接教材例题解散点图如图吨标准煤的几组对照数据请画出上表数据的散点图请根据上表提供的数据，用最小二乘法求出关于的线性回归方程已知该厂技改前吨甲产品的生产能耗为吨标准煤试根据所示我们会发现，随着身高的增高，体重基本上呈增加趋势所以体重与身高之间存在相关关系，并且是正相关线性回归方程的建立下表提供了厂节能降耗技术改造后生产甲产品过程中记录的产量吨与相应的生产能耗解法根据经验可知......”。

4、“.....人的体重随着身高的增加而增加，因此人的身高和体重之间存在相关关系法三以轴表示身高，以轴表示体重，得到相应的散点图如图着的增大而减小，因此变量与变量负相关图中的数据随着的增大而增大，因此与正相关下面是随机抽取的名岁男生的身高体重表编号身高体重判断所给的两个变量是否存在相关关系解着的增大而减小，因此变量与变量负相关图中的数据随着的增大而增大，因此与正相关下面是随机抽取的名岁男生的身高体重表编号身高体重判断所给的两个变量是否存在相关关系解法根据经验可知，人的身高和体重之间存在相关关系法二观察表格数据可知，人的体重随着身高的增加而增加，因此人的身高和体重之间存在相关关系法三以轴表示身高，以轴表示体重，得到相应的散点图如图所示我们会发现，随着身高的增高，体重基本上呈增加趋势所以体重与身高之间存在相关关系......”。

5、“.....用最小二乘法求出关于的线性回归方程已知该厂技改前吨甲产品的生产能耗为吨标准煤试根据求出的线性回归方程，预测生产吨甲产品的生产能耗比技改前降低了多少吨标准煤参考数值链接教材例题解散点图如图，，所求的线性回归方程为当时吨标准煤，吨标准煤由此可预测生产吨甲产品的生产能耗比技改前大约降低了吨标准煤互动探究如果把本题中的的值及分别改为和，如何求回归直线方程解散点坐标分别为，可验证这四点共线，斜率，直线方程为，即回归直线方程为方法归纳求线性回归方程的步骤计算平均数，计算与的积，求将结果代入公式，求用，求写出回归方程测量地对父子身高单位英寸如下父亲身高儿子身高如果与之间具有线性相关关系，求回归直线方程如果父亲的身高为英寸......”。

6、“.....如下表所示序号由上表可得，，代入公式得，故所求回归直线方程为当时，所以当父亲的身高为英寸时，估计儿子的身高约为英寸线性回归方程的应用假设关于设备的使用年限和所支出的维修费用万元有如下的统计资料使用年限维修费用若由资料知对呈线性相关关系，试求线性回归方程的回归系数估计使用年限为年时，维修费用是多少解制表合计，，于是有回归直线方程是，当年时万元，即估计使用年时维修费用是万元方法归纳求回归直线方程关键是求也是本题易错点，由于计算量较大，计算时定要认真知道与有线性相关关系，无需进行相关性检验课本对此不作要求只有两个变量之间存在线性相关关系，才能求其线性回归方程，才能用其估计和预测否则即使求出其线性回归方程，也是毫无意义的，而且用其估计和预测的量也是不可信的提倡节约，反对浪费年元旦前夕......”。

7、“.....求回归方程，否则请说明理由若家庭年收入为万元，预测其年饮食支出参考数据，解散点图如图由散点图可知，年收入越高，年饮食支出越高，图中点的趋势表明两个变量间确实存在着线性相关关系，依题意可计算得，又，，所求的回归方程为当时万元可估计年收入为万元的家庭，每年饮食支出约为万元有台机床可以按各种不同的速度运转，其加工的零件有些是二级品，每小时生产的二级品零件的数量随机床运转的速度而变化下面是试验的步骤机床运转的速度转秒每小时生产二级品的数量个作出散点图求出机床运转的速度与每小时生产二级品数量的回归直线方程若实际生产中所允许的二级品不超过个，那么机床的运转速度不得超过多少转秒解散点图如图所示易求得所求回归直线方程为地表示他们的关系，更不能用确定的表达式表示他们的关系错对有线性相关关系的两个变量建立的回归直线方程中......”。

8、“.....但能大于，也能小于高考湖北卷四名同学根据各自的样本数据研究变量，之间的相关关系，并求得回归直线方程，分别得到以下四个结论与负相关且与负相关且与正相关且④与正相关且其中定不正确的结论的序号是④④解析选由正负相关性的定义知④定不正确设大学的女生体重单位与身高单位具有线性相关关系，根据组样本数据，„用最小二乘法建立的回归方程为，则下列结论中不正确的是与具有正的线性相关关系回归直线过样本点的中心，若该大学女生身高增加，则其体重约增加若该大学女生身高为，则可断定其体重必为解析选当时，体重的估计值为，故不正确已知个回归直线方程为，∈，则解析因为，且回归直线过样本中心点所以答案对具有线性相关关系的变量和，测得组数据如下表，若已求得它们回归直线的斜率为，则这条回归直线的方程为解析设回归直线方程为，则，易知所以，即回归直线方程为答案对台机器购置后的运营年限......”。

9、“.....线性回归方程为，估计该台机器使用年最合算解析只要预计利润不为负数，使用该机器就算合算，即，所以，解得，所以该台机器使用年最合算答案工厂为了对新研发的种产品进行合理定价，将该产品按事先拟定的价格进行试销，得到如下数据单价元销量件求回归直线方程，其中预计在今后的销售中，销量与单价仍然服从中的关系，且该产品的成本是元件，为使工厂获得最大利润，该产品的单价应定为多少元利润销售收入成本解由于，所以，从而回归直线方程为设工厂获得的利润为元，依题意得当且仅当时，取得最大值故当单价定为元时，工厂可获得最大利润高考重庆卷从居民区随机抽取个家庭，获得第个家庭的月收入单位千元与月储蓄单位千元的数据资料，算得，，，求家庭的月储蓄对月收入的线性回归方程判断变量与之间是正相关还是负相关若该居民区家庭月收入为千元，预测该家庭的月储蓄附线性回归方程中，，其中为......”。