给出下列命题:

(1)线性相关系数 $r$ 越大, 两个变量的线性相关越强; 反之, 线性相关性越弱; (2) 由变量 $x$ 和 $y$ 的数据得到其回归直线方程: $l: \hat{y}=b x+a$, 则 ${ }^{l}$ 一定经过 $p(\bar{x}, \bar{y})$;

(3) 从匀速传递的产品生产流水线上, 质检员每 10 分钟从中抽取一件产品进行某项指标检测, 这样的抽样是分层抽样;

(4)在回归分析模型中, 残差平方和越小, 说明模型的拟合效果越好;

(5)在回归直线方程 $\hat{y}=
线性相关系数为 $r$, 当 $|r|_{	ext {越接近 } 1 	ext { 时, 两个变量的线性相关越强; 当 }|r| 	ext { 越接近 } 0 	ext { 时, 两个变量 }}$的线性相关越弱，(1)错;由变量 $x^{	ext {和 }} y_{	ext {的数据得到其回归直线方程: }}^{l}: \hat{y}=b x+a$, 则 ${ }^{l}$ 一定经过 $p(ar{x}, ar{y})$, (2)正确:每 10 分钟从中抽取一件产品进行某项指标检测, 这样的抽样是系统抽样, (3)错;相关指数 $R^{2}$ 用来刻画回归的效果, 其计算公式是 $=1-rac{\sum_{i=1}^{n}\left(y_{i}-\hat{y}
ight)^{2}}{\sum_{i=1}^{n}\left(y_{i}-ar{y}
ight)^{2}}$ , 在含有一个解释变量的线性模型中, $R^{2}$ 恰好等于相关系数 $r$ 的平方.显然, $R^{2}$ 取值越大, 意味着残差平方和越小, 也就是模型的拟合效果越好, (4)正确;在回归直线方程 $\hat{y}=0.1 x+10$ 表示解释变量 $x$ 每增加一个单位时, 预报变量 $\hat{y}^{\hat{y}}$ 增加 0.1 个单位, (5)正确,故填(2)(4)(5).