某基地蔬菜大棚采用水培、无土栽培方式种植各类蔬菜.为了了解该地区近几年蔬菜的产量，收集了近5年的统计数据，如表所示：
根据上表可得回归方程
，预测该地区2019年蔬菜的产量为（ ）
年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 |
年份代码x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
年产量y（万吨） | 4.9 | 5.1 | 5.5 | 5.7 | 5.8 |
，预测该地区2019年蔬菜的产量为（ ）| A．5.5 | B．6 | C．7 | D．8 |
更新时间：2020-04-08 21:27:30
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由表中可得回归方程为
，据此模型，预测广告费为10万元时的销售额约为（ ）
| 广告费x | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 销售额y | 32 | 42 | 50 | 58 | 68 |
由表中可得回归方程为
，据此模型，预测广告费为10万元时的销售额约为（ ）| A．93.6 | B．94.8 | C．94.4 | D．94 |
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（单位：千瓦时）与当天平均气温
（单位：℃），从中随机选取了4天的日用电量与当天平均气温，并制作了对照表：
由表中数据的线性回归方程为
=-2x+61，则
的值为
（单位：千瓦时）与当天平均气温（单位：℃），从中随机选取了4天的日用电量与当天平均气温，并制作了对照表： | 17 | 15 | 10 | －2 |
| 24 | 34 | a | 64 |
由表中数据的线性回归方程为
=-2x+61，则的值为| A．42 | B．40 | C．38 | D．36 |
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值为0.9，则据此回归模型可以预测，加工100个零件所需要的加工时间约为( )
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）之间有如下数据：
经分析知，与之间有较强的线性关系，其线性回归直线方程为
，则
（ ）
（单位：百元）与当天平均气温（单位：）之间有如下数据： |  |  | 0 | 1 | 2 |
 百元 | 5 | 4 | | 2 | 1 |
与之间有较强的线性关系，其线性回归直线方程为，则（ ）| A．3 | B．2.8 | C．2 | D．1 |
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【推荐2】某种产品的广告支出费用（单位：万元）与销售额（单位：万元）的数据如下表：
已知关于的线性回归方程为
，则当广告支出费用为5万元时，残差为（ ）万元
（单位：万元）与销售额（单位：万元）的数据如下表： | 2 | 4 | 5 | 6 | 8 |
| 30 | 40 | 60 | 50 | 70 |
关于的线性回归方程为，则当广告支出费用为5万元时，残差为（ ）万元| A．10 | B．14 | C．23 | D．24 |
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进行回归分析，甲同学首先求出回归直线方程
，样本点的中心为
.乙同学对甲的计算过程进行检查，发现甲将数据
误输成
，将这两个数据修正后得到回归直线方程
，则实数
（
