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对两个变量\(x\)和\(y\)进行回归分析，得到一组样本数据：\((x_{1},y_{1})\)，\((x_{2},y_{2})\)，\(…\)，\((x_{n},y_{n})\)，则下列说法中不正确的是\((\) \()\)
某医院用光电比色计检验尿汞时，得尿汞含量\((\)毫克\(/\)升\()\)与消光系数如下表：
汞含量\(x\)
\(2\)
\(4\)
\(6\)
\(8\)
\(10\)
消光系数\(y\)
\(64\)
\(138\)
\(205\)
\(285\)
\(360\)
\((1)\)作散点图；
\((2)\)如果\(y\)与\(x\)之间具有线性相关关系，求线性回归方程．
下列反映两个变量的相关关系中，不同于其他三个的是( )
已知\(10\)只狗的血球体积\(x(\)单位：\(mm^{3})\)及红血球数\(y(\)单位：百万\()\)的测量值如下：
\(x\)
\(45\)
\(42\)
\(46\)
\(48\)
\(35\)
\(58\)
\(40\)
\(39\)
\(50\)
\(y\)
\(6.53\)
\(6.30\)
\(9.25\)
\(7.50\)
\(6.99\)
\(5.90\)
\(9.49\)
\(6.20\)
\(6.55\)
\(7.72\)
\((1)\)画出散点图；
\((2)\)求出\(y\)对\(x\)的线性回归方程；
\((3)\)若血球体积为\(49mm^{3}\)，预测红血球数大约是多少？
对变量\(x\)，\(y\)有观测数据\((x_{i},y_{i})(i=1,2,3,…,8)\)，得散点图如图\(①\)所示，对变量\(u\)，\(v\)有观测数据\((u_{i},v_{i})(i=1,2,3,…,8)\)，得散点图如图\(②\)所示，由这两个散点图可以判断( )
下列命题正确的是( )
\(①\)任何两个变量都具有相关关系；
\(②\)圆的周长与该圆的半径具有相关关系；
\(③\)某商品的需求量与该商品的价格是一种非确定性关系；
\(④\)根据散点图求得的回归直线方程可能是没有意义的；
\(⑤\)两个变量间的相关关系可以通过回归直线，把非确定性问题转化为确定性问题进行研究．
有人统计了同一个省的\(6\)个城市某一年的人均国民生产总值\((\)即人均\(GDP)\)和这一年各城市患白血病的儿童数量，如下表所示．
人均\(GDP(\)万元\()\)
\(3\)
\(1\)
患白血病的儿童数
\(351\)
\(312\)
\(207\)
\(175\)
\(132\)
\(180\)
\((1)\)画出散点图，并判定两个变量是否具有线性相关关系；
\((2)\)若两个变量的拟合直线方程为\(\hat{y}=23.25x+102.25\)，假如一个城市的人均\(GDP\)为\(12\)万元，那么可以断言，这个城市患白血病的儿童一定超过\(380\)人，请问这个断言是否正确？
某青少年成长关爱机构为了调研所在地区青少年的年龄与身高状况，随机抽取\(6\)岁，\(9\)岁，\(12\)岁，\(15\)岁，\(18\)岁的青少年身高数据各\(1000\)个，根据各年龄平均身高作出如图所示的散点图和回归直线\(L.\)根据图中数据，下列描述错误的是 ( )
利用散点图可以直观判断两个变量的关系是否可以用线性关系表示\(.\)( )
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