甲校有3600名学生。乙校有5400名学生，丙校有1800名学生，为统计三校学生
某方面的情况，计划采用分层抽样法，抽取一个样本容量为90人的样本，则应在
这三校分别抽取学生（ ）
| A．30人，30人，30人 | B．30人，45人，15人 |
| C．20人，30人，10人 | D．30人，50人，10人 |
200辆汽车经过某一雷达地区，时速频率分布直方图如图所示，则时速超过60 km/h的汽车数量为（ ）
| A．70 | B．74 | C．76 | D．83 |
某时段内共有
辆汽车经过某一雷达地区，时速频率分布直方图如图所示,则时速超过
km/h的汽车数量为（ ）
A． 辆 | B． 辆 | C． 辆 | D． 辆 |
下列说法错误的是（ ）
| A．自变量取值一定时，因变量的取值带有一定随机性的两个变量之间的关系叫做相关关系； |
| B．线性回归方程对应的直线＝x＋至少经过其样本数据点(x1，y1)，(x2，y2)，…，(xn，yn)中的一个点； |
| C．在残差图中，残差点分布的带状区域的宽度越狭窄，其模型拟合的精度越高； |
D．在回归分析中， 为0.98的模型比为0.80的模型拟合的效果好 |
已知回归方程
则
A． =1.5 －15 | B． 15是回归系数a |
| C． 1.5是回归系数a | D．x =10时，y=0 |
在回归分析中，代表了数据点和它在回归直线上相应位置的差异的是（ ）
| A．总偏差平方和； | B．残差平方和； |
| C．回归平方和； | D．相关指数R2. |
两个变量
与
的回归模型中，分别选择了4个不同模型，它们的相关指数
如下，其中拟合效果最好的模型是（ ）
| A．模型1的相关指数为0.25； | B．模型2的相关指数为0.50； |
| C．模型3的相关指数为0.80； | D．模型4的相关指数为0.98. |
一位母亲记录了儿子3～9岁
的身高，由此建立的身高与年龄的回归模型为
=" 7.19" x +73.93. 用这个模型预测这个孩子10岁时的身高，则正确的叙述是（ ）
| A．身高一定是145.83 cm； | B．身高在145.83 cm以上； |
| C．身高在145.83 cm以下； | D．身高在145.83 cm左右. |
下列各对变量之间，存在相关关系的是（ ）
①、正方体体积与棱长之间的关系; ②、一块农田的水稻产量与施肥量之间的关系；
③、人的身高与年龄之间的关系; ④、家庭的支出与收入之间的关系
| A．①② | B．②③ | C．③④ | D．②③④ |
为了了解我校今年准备报考飞行员的学生的体重情况，
将所得的数据整理后，画出了频率分布直方图（如图），已知图中从左到右的前3个小组的频率之比为1︰2︰3，第2小组的频数为12，则抽取的学生人数为
| A．46 | B．48 | C．50 | D．60 |