1、“.....故岁时人的脂肪含量约为的样本点在回归直线上，故选下表显示出样本中变量随变量变化的组数据，由此判断它最可能是线性函数模型二次函数模型指数函数模型对数函数模型解析选画出散点图图略可以得到这些样本点在条直线上或该直线附近，故最可能是线性函数模型下表是厂月份用水量单位百吨的组数据月份用水量由散点图可知，用水量与月份之间有较好的线性相关关系，其线性回归方程是，则解析选样本点的中心为将其代入线性回归方程可解得下面的等高条形图可以说明的问题是“心脏搭桥”手术和“血管清障”手术对“诱发心脏病”的影响是绝对不同的“心脏搭桥”手术和“血管清障”手术对“诱发心脏病”的影响没有什么不同此等高条形图看不出两种手术有什么不同的地方“心脏搭桥”手术和“血管清障”手术对“诱统计案例选择题本大题共小题，每小题分，共分对于自变量和因变量......”。

2、“.....的取值带有定的随机性之间的这种非确定性关系叫函数关系线性关系相关关系回归关系解析选由相关关系的概念可知，正确在线性回归模型中，计算其相关指数，下面哪种说法不够妥当该线性回归方程的拟合效果较好解释变量对于预报变量变化的贡献率约为随机误差对预报变量的影响约占有的样本点在回归直线上解析选由相关指数表示的意义可知三种说法都很妥当，相关指数，其值较大，说明残差平方和较小，绝大部分样本点分布在回归直线附近，不定有的样本点在回归直线上，故选下表显示出样本中变量随变量变化的组数据，由此判断它最可能是线性函数模型二次函数模型指数函数模型对数函数模型解析选画出散点图图略可以得到这些样本点在条直线上或该直线附近，故最可能是线性函数模型究中，研究人员获得了组数据如下表年龄脂肪含量作出散点图，并判断与是否线性相关，若线性相关......”。

3、“.....并说明其含义给出岁时人的脂肪含量的预测值解散点图如图所示由散点图可知样本点呈条状分布，脂肪含量与年龄有比较好的线性相关关系，因此可以用线性回归方程来刻画它们之间的关系设线性回归方程为，则由计算器算得所以线性回归方程为残差平方和，总偏差平方和表明年龄解释了的脂肪含量变化当时，故岁时人的脂肪含量约为的样本点在回归直线上，故选下表显示出样本中变量随变量变化的组数据，由此判断它最可能是线性函数模型二次函数模型指数函数模型对数函数模型解析选画出散点图图略可以得到这些样本点在条直线上或该直线附近，故最可能是线性函数模型下表是厂月份用水量单位百吨的组数据月份用水量由散点图可知，用水量与月份之间有较好的线性相关关系，其线性回归方程是......”。

4、“.....每小题分，共分对于自变量和因变量，当取值定时，的取值带有定的随机性之间的这种非确定性关系叫函数关系线性关系相关关系回归关系解析选由相关关系的概念可知，正确在线性回归模型中，计算其相关指数，下面哪种说法不够妥当该线性回归方程的拟合效果较好解释变量对于预报变量变化的贡献率约为随机误差对预报变量的影响约占有的样本点在回归直线上解析选由相关指数表示的意义可知三种说法都很妥当，相关指数，其值较大，说明残差平方和较小，绝大部分样本点分布在回归直线附近，不定有的样本点在回归直线上，故选下表显示出样本中变量随变量变化的组数据......”。

5、“.....故最可能是线性函数模型究中，研究人员获得了组数据如下表年龄脂肪含量作出散点图，并判断与是否线性相关，若线性相关，求线性回归方程求相关指数，并说明其含义给出岁时人的脂肪含量的预测值解散点图如图所示由散点图可知样本点呈条状分布，脂肪含量与年龄有比较好的线性相关关系，因此可以用线性回归方程来刻画它们之间的关系设线性回归方程为，则由计算器算得所以线性回归方程为残差平方和，总偏差平方和表明年龄解释了的脂肪含量变化当时，故岁时人的脂肪含量约为的样本点在回归直线上，故选下表显示出样本中变量随变量变化的组数据，由此判断它最可能是线性函数模型二次函数模型指数函数模型对数函数模型解析选画出散点图图略可以得到这些样本点在条直线上或该直线附近......”。

6、“.....用水量与月份之间有较好的线性相关关系，其线性回归方程是，则解析选样本点的中心为将其代入线性回归方程可解得下面的等高条形图可以说明的问题是“心脏搭桥”手术和“血管清障”手术对“诱发心脏病”的影响是绝对不同的“心脏搭桥”手术和“血管清障”手术对“诱发心脏病”的影响没有什么不同此等高条形图看不出两种手术有什么不同的地方“心脏搭桥”手术和“血管清障”手术对“诱用水量单位百吨的组数据月份用水量由散点图可知，用水量与月份之间有较好的线性相关关系数据，由此判断它最可能是线性函数模型二次函数模型指数函数模型对数函数模型解析选画出散点图图略可以得到这些样本点在条直线上或该直线附近，故最可能是线性函数模型下表是厂月份表明年龄解释了的脂肪含量变化当时是......”。

7、“.....故最可能是线性函数模型下表是厂月份用水量单位百吨的组数据月份用水量由散点图可知，用水量与月份之间有较好的线性相关关系，其线性回归方程线性函数模型究中，研究人员获得了组数据如下表年龄脂肪含量作出散点图，并判断与是否线性相关，若线性相关，求线性回归方程求相关指数，并说明其含义给出岁时人的脂肪含量的预测值解脂肪含量约为的样本点在回归直线上，故选下表显示出样本中变量随变量变化的组数据，由此判断它以线性回归方程为残差平方和，总偏差平方和表明年龄解释了的脂肪含量变化当时，故岁时人的绝对不同的“心脏搭桥”手术和“血管清障”手术对“诱发心脏病”的影响没有什么不同此等高条形图看不出两种手术有什么不同的地方“心脏搭桥”手术和“血管清障”手术对“诱统计案例散点图如图所示由散点图可知样本点呈条状分布......”。

8、“.....因此可以用线选择题本大题共小题，每小题分，共分对于自变量和因变量，当取值定时，的取值带有定的随机性之间的这种非确定性关系叫函数关系线性关系相关关系回归关系解析选由相关关系的概念可知，正确在线性回归模型中，计算其相关指数，下面哪种说法不够妥当该线性回归方程的拟合效果较好解释变量对于预报变量变化的贡献率约为随机误差对预报变量的影响约占有的样本点在回归直线上解析选由相关指数表示的意义可知三种说法都很妥当，相关指数，其值较大，说明残差平方和较小，绝大部分样本点分布在回归直线附近，不定有的样本点在回归直线上，故选下表显示出样本中变量随变量变化的组数据，由此判断它最可能是线性函数模型二次函数模型指数函数模型对数函数模型概念可知，正确在线性回归模型中，计算其相关指数，下面哪种说法不够妥当该线性回归方程的拟......”。

9、“.....则解析选样本点的中心为将其代入线性回归方程可解得下面的等高条形图可以说明的问题是“心脏搭桥”手术和“血管清障”手术对“诱发心脏病”的影响是绝对不同的“心脏搭桥”手术和“血管清障”手术对“诱发心脏病”的影响没有什么不同此等高条形图看不出两种手术有什么不同的地方“心脏搭桥”手术和“血管清障”手术对“诱统计案例选择题本大题共小题，每小题分，共分对于自变量和因变量，当取值定时，的取值带有定的随机性之间的这种非确定性关系叫函数关系线性关系相关关系回归关系解析选由相关关系的概念可知，正确在线性回归模型中，计算其相关指数，下面哪种说法不够妥当该线性回归方程的拟本中变量随变量变化的组数据，由此判断它最可能是线性函数模型二次函数模型指数函数模归直线上解析选由相关指数表示的意义可知三种说法都很妥当，相关指数，其值较大，说明残差平方和较小......”。