变量X与Y相对应的一组数据为（10，1），（11．3，2），（11．8，3），（12．5，4），（13，5），变量U与V相对应的一组数据为 （10，5），（11．3，4），（11．8，3），（12．5，2），（13，1）．r1表示变量Y与X之间的线性相关系数，r2表示变量V与U之间的线性相关系数，则（ ）
A．r2＜r1＜0 B．0＜r2＜r1
C．r2＜0＜r1 D．r2=r1
已知随机变量
的值如下表所示，如果
与
线性相关，且回归直线方程为
，则实数
的值为（ ）
A．
B．
C．
D．
以下四个命题中：
①在回归分析中，可用相关指数
的值判断的拟合效果，
越大，模型的拟合效果越好；
②两个随机变量的线性相关性越强，相关系数的绝对值越接近1；
③若数据
的方差为1，则
的方差为2；
④对分类变量
与
的随机变量
的观测值
来说，
越小，判断“与有关系”的把握程度越大.其中真命题的个数为（ ）
A．1 B．2
C．3 D．4
下表是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
（吨标准煤的几组对应数据，根据表中提供的数据，求出
关于
的线性回归方程
，那么表中
的值为（ ）
| 3 | 4 | 5 | 6 |
|
|
| 4 |
|
A.4 B.
C.
D.
变量
与
相对应的一组数据为（10,1），（11.3,2），（11.8,3），（12.5,4），（13,5）；变量
与
相对应的一组数据为（10,5），（11.3,4），（11.8,3），（12.5,2），（13,1），
表示变量
与
之间的线性相关系数，
表示变量
与
之间的线性相关系数，则（ ）
A.
B.
C.
D.
某单位为了了解办公楼用电量
（度）与气温
（℃）之间的关系，随机统计了四个工作日的用电量与当天平均气温，并制作了对照表：
气温（℃） | 18 | 13 | 10 | -1 |
用电量（度） | 24 | 34 | 38 | 64 |
由表中数据得到线性回归方程
，当气温为
时，预测用电量约为（ ）
A．
度 B．
度
C．
度 D．
度
