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正确率80.0%下列两个量之间的关系具有相关关系的为（）
C
A.做匀速直线运动的物体的运动时间与位移的关系
B.学生的成绩和体重
C.路上酒后驾驶的人数和交通事故发生的多少
D.水的体积和质量
5、['相关关系']正确率60.0%下列两个变量之间的关系是相关关系的为（）
C
A.正方体的表面积与棱长的关系
B.学生的成绩和体重
C.路上酒后驾驶的人数和交通事故发生的多少
D.水的体积和质量
7、['残差'， '相关关系'， '样本相关系数与相关程度'， '线性相关与非线性相关'， '一元线性回归模型']正确率60.0%对两个变量$${{y}}$$和$${{x}}$$进行回归分析，得到一组样本数据：$${{(}{{x}_{1}}{，}{{y}_{1}}{)}{，}{{(}{{x}_{2}}{，}{{y}_{2}}{)}}{，}{⋯}{{(}{{x}_{n}}{，}{{y}_{n}}{)}}}$$，有下列说法：$${①}$$由样本数据得到的回归方程$${{y}{^}{=}{{b}^{^}}{x}{+}{{a}{^}}{，}}$$必过样本中心$${{(}{{x}^{−}}{，}{{y}^{−}}{)}{；}{②}}$$残差平方和越小的模型，拟合的效果越好；$${③}$$用相关指数$${{R}^{2}}$$来刻画回归效果，$${{R}^{2}}$$越小，说明模型的拟合效果越好；$${④}$$若变量$${{y}}$$和$${{x}}$$之间的相关系数为$${{r}{=}{−}{{0}{.}{9}{3}{2}{6}}}$$，则变量$${{y}}$$和$${{x}}$$之间具有线性相关关系.则正确的个数为
C
A.$${{1}}$$
B.$${{2}}$$
C.$${{3}}$$
D.$${{4}}$$
9、['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
10、['相关关系']正确率80.0%下列变量之间不是函数关系的有（）
①人的身高与年龄；②粮食产量与施肥量；③商品的销售额与广告费；④家庭的支出与收入.
D
A.$${{1}}$$个
B.$${{2}}$$个
C.$${{3}}$$个
D.$${{4}}$$个
以下是各题的详细解析：
2、相关关系的判断
相关关系指的是两个变量之间存在某种关联，但并非严格的函数关系：
A. 位移与时间在匀速直线运动中是确定的函数关系（$$s = vt$$），排除。
B. 学生成绩与体重通常无必然联系，但可能存在微弱统计关联（如营养影响），可视为弱相关。
C. 酒后驾驶人数与交通事故数量存在明显的统计关联，属于强相关关系。
D. 水的体积与质量是严格的函数关系（$$m = \rho V$$），排除。
因此，C是最典型的答案。
5、变量关系类型区分
函数关系要求严格一一对应，而相关关系允许统计波动：
A. 正方体表面积与棱长为函数关系（$$S = 6a^2$$），排除。
B. 成绩与体重可能无直接因果，但数据上或存在弱相关。
C. 酒后驾驶与事故量存在统计相关性。
D. 水的体积与质量是函数关系，排除。
最符合相关关系的是B和C，但题目要求单选，优先选C（因果关系更显著）。
7、回归分析说法判断
① 回归方程必过样本中心点$$(\bar{x}, \bar{y})$$，正确。
② 残差平方和越小，模型拟合越好，正确。
③ $$R^2$$越大（而非越小）拟合效果越好，错误。
④ 相关系数$$|r|$$接近1表明强线性相关（$$-0.9326$$接近$$-1$$），正确。
综上，3个说法正确（①、②、④），选C。
9、线性回归概念辨析
A. 错误。只有存在统计相关性时，回归方程才有意义，随机数据可能无意义。
B. 正确。散点图即通过描点观察变量关系的图形。
C. 正确。回归方程刻画的是线性趋势。
D. 正确。相关关系方向可分正/负。
因此，A说法不正确。
10、非函数关系的判断
函数关系要求精确对应，而以下关系存在统计波动：
① 身高与年龄非严格对应（个体差异大）；
② 粮食产量与施肥量受多因素影响；
③ 销售额与广告费关联复杂；
④ 家庭支出与收入虽相关但非确定函数。
全部4组均非严格函数关系，故选D。