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正确率60.0%已知变量$${{x}{、}{y}}$$呈线性相关关系，且回归直线为$$\overset{\wedge} {y}=3-2 x，$$则$${{x}}$$与$${{y}}$$是$${{(}{)}}$$．
B
A.线性正相关关系
B.线性负相关关系
C.非线性相关
D.无法判定其正负相关关系
6、['相关关系'， '散点图与正相关、负相关'， '线性相关与非线性相关']正确率60.0%利用回归分析的方法研究两个具有线性相关关系的变量时，下列说法中表述错误的是（）
B
A.相关系数$${{r}}$$满足$$| r | \leqslant1$$，而且$${{|}{r}{|}}$$越接近$${{1}}$$，变量间的相关程度越大，$${{|}{r}{|}}$$越接近$${{0}}$$，变量间的相关程度越小
B.可以用$${{R}^{2}}$$来刻画回归效果，对于已获取的样本数据，$${{R}^{2}}$$越小，模型的拟合效果越好
C.如果残差点比较均匀地落在含有$${{x}}$$轴的水平的带状区域内，那么选用的模型比较合适；这样的带状区域越窄，回归方程的预报精度越高
D.不能期望回归方程得到的预报值就是预报变量的精确值
8、['众数、中位数和平均数'， '相关关系']正确率60.0%某国际控股公司$$2 0 1 3-2 0 1 8$$年的广告费支出$${{y}{(}}$$单位：百万元)与年利润$${{x}{(}}$$单位：百万元)的统计资料如下表所示，根据统计资料判断下列说法正确的是（）
| 年份 | $${{2}{0}{1}{3}}$$ | $${{2}{0}{1}{4}}$$ | $${{2}{0}{1}{5}}$$ | $${{2}{0}{1}{6}}$$ | $${{2}{0}{1}{7}}$$ | $${{2}{0}{1}{8}}$$ |
| 广告支出 | $${{0}{.}{4}{6}}$$ | $${{0}{.}{7}{2}}$$ | $${{0}{.}{7}{9}}$$ | $${{0}{.}{8}{5}}$$ | $${{0}{.}{9}{8}}$$ | $${{1}{.}{0}{6}}$$ |
| 利润 | $${{1}{1}{.}{9}}$$ | $${{1}{3}{.}{1}}$$ | $${{1}{5}{.}{7}}$$ | $${{1}{7}{.}{1}}$$ | $${{1}{9}{.}{6}}$$ | $${{2}{1}{.}{5}}$$ |
B
A.利润的中位数是$$1 5. 7， ~ y$$与$${{x}}$$为正相关关系
B.利润的中位数是$$1 6. 4， \; y$$与$${{x}}$$为正相关关系
C.利润的中位数是$$1 7. 1， ~ y$$与$${{x}}$$为负相关关系
D.利润的中位数是$$1 6. 4， \; y$$与$${{x}}$$为负相关关系
10、['相关关系'， '散点图与正相关、负相关'， '一元线性回归模型']正确率60.0%下列说法中，不正确的是
A
A.两个变量的任何一组观测值都能得到线性回归方程
B.在平面直角坐标系中，用描点的方法得到表示两个变量的关系的图象叫做散点图
C.线性回归方程反映了两个变量所具备的线性相关关系
D.线性相关关系可分为正相关和负相关
2、题目给出回归直线方程为$$\overset{\wedge} {y}=3-2 x$$，其中斜率$$-2$$为负数，说明$$x$$与$$y$$呈负相关关系。因此，正确答案是B.线性负相关关系。
8、首先计算利润$$x$$的中位数。将利润数据从小到大排列：$$11.9, 13.1, 15.7, 17.1, 19.6, 21.5$$，中位数为$$(15.7 + 17.1)/2 = 16.4$$。观察广告支出$$y$$与利润$$x$$的关系，随着$$x$$的增加，$$y$$也增加，说明两者呈正相关关系。因此，正确答案是B.利润的中位数是16.4，$$y$$与$$x$$为正相关关系。