某市房产中心数据研究显示，2018年该市新建住宅销售均价如下表.3月至7月房价上涨过快，为抑制房价过快上涨，政府从8月份开始出台了相关限购政策，10月份开始房价得到了很好的抑制.
（Ⅰ）请建立3月至7月线性回归模型（保留小数点后3位），并预测若政府不宏观调控，12月份该市新建住宅销售均价；
（Ⅱ）试用相关系数说明3月至7月各月均价
（万元/
）与月份
之间可用线性回归模型（保留小数点后2位）
参考数据：
，
，
，
，
回归方程斜率和截距最小二乘法估计公式
；
相关系数
.
| 均价（万元/） | 0.95 | 0.98 | 1.11 | 1.12 | 1.20 | 1.22 | 1.32 | 1.34 | 1.16 | 1.06 |
| 月份 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
（Ⅱ）试用相关系数说明3月至7月各月均价
（万元/）与月份之间可用线性回归模型（保留小数点后2位）参考数据：
，，，，回归方程斜率和截距最小二乘法估计公式
；相关系数
.
更新时间：2020-05-05 21:53:08
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【推荐1】无论是公立企业，还是私立企业，全体员工创造的总价值是其生存、发展、壮大的法宝之一.市场环境下的激烈竞争，导致企业之间生死角逐，商业朋友往往建立在“利益”之上.不久前，某企业领导对企业的未来深谋远虑，并进行广泛接地气式企业调研，发现某企业员工月人数（单位：人）与创造的月价值（单位：万元）如下表：
（1）若与之间是线性相关关系，试求关于的线性回归方程；
（2）在（1）条件下，若某企业有员工60人，求该企业员工创造的月价值.
注：
，
（单位：人）与创造的月价值（单位：万元）如下表：
| 1 | 2 | 3 | 4 |
|
| 4 |
| 8 |
与之间是线性相关关系，试求关于的线性回归方程；（2）在（1）条件下，若某企业有员工60人，求该企业员工创造的月价值.
注：
，
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【推荐2】联合国粮农组织对某地区最近10年的粮食需求量部分统计数据如下表：
（1）由所给数据可知，年需求量与年份之间具有线性相关关系，我们以“年份—2014”为横坐标，“需求量
”为纵坐标，请完成如下数据处理表格：
（2）根据回归直线方程
分析，2020年联合国粮农组织计划向该地区投放粮食300万吨，问是否能够满足该地区的粮食需求？
参考公式：对于一组数据
，
，…，
，其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为： 
，
.
| 年份 | 2010 | 2012 | 2014 | 2016 | 2018 |
| 需求量（万吨） | 236 | 246 | 257 | 276 | 286 |
（1）由所给数据可知，年需求量与年份之间具有线性相关关系，我们以“年份—2014”为横坐标
，“需求量”为纵坐标，请完成如下数据处理表格：| 年份—2014 | 0 | ||||
| 需求量—257 | 0 |
（2）根据回归直线方程
分析，2020年联合国粮农组织计划向该地区投放粮食300万吨，问是否能够满足该地区的粮食需求？参考公式：对于一组数据
，，…，，其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为： ，.
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解题方法
【推荐3】西部某深度贫困村，从2014—2019年的人均纯收入（单位：千元）情况如下表，时间变量从2014-2019年的值依次为1，2，……6．
2014—2019年的人均纯收入情况表：
（1）在图中画出表中数据的散点图，根据散点图，是否可用线性回归模型拟合与的关系，请用相关系数加以说明；
（2）建立关于的回归方程（保留两位小数），预测该村2020年的人均纯收入为多少？
附注：参考数据：
，
，
，
，
．
参考公式：相关系数
，
回归方程
中斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为：
，
．
如下表，时间变量从2014-2019年的值依次为1，2，……6．2014—2019年的人均纯收入情况表：
| 年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 |
| 人均纯收入（千元） | 2.6 | 3.0 | 3.6 | 3.9 | 4.4 | 5.1 |
与的关系，请用相关系数加以说明；（2）建立
关于的回归方程（保留两位小数），预测该村2020年的人均纯收入为多少？附注：参考数据：
，，，，．参考公式：相关系数
，回归方程
中斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为：，．
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【推荐1】农民脱贫致富，已经成为当下中国社会的大政方针，近年来全面建成小康社会取得伟大历史成就，脱贫攻坚战取得决定性胜利，为实现脱贫目标，某县积极探索区域特色经济，对本地特产进行广告宣传，取得了社会效益和经济效益的双丰收.
(1)该县统计了2022年6~12月这7个月的月广告投入x（单位：万元）和月销量y（单位：万件）的数据如表所示：
根据上表数据，求该县这7个月的月广告投入x和月销量y的相关系数（精确到0.01），并用相关系数说明是否可用线性回归模型拟合y与x的关系；
(2)该县为精准了解本地特产广告宣传的导向作用，在购买该县特产的客户中随机抽取300人进行调研，对因广告宣传导向而购买特产客户的年龄段和性别统计结果是：客户群体中青年人约占15%，其中男性为20%；中年人约占50%，其中男性为35%；老年人约占35%，其中男性为55%，以样本估计总体，视频率为概率，在所有购买该县特产的客户中随机抽取一名客户.
（ⅰ）求抽取的客户是男性的概率；
（ⅱ）若抽取的客户是男客户，则他是哪个年龄段的可能性最大.（请直接写出答案）
参考数据：
，
，
；
参考公式：相关系数
.
(1)该县统计了2022年6~12月这7个月的月广告投入x（单位：万元）和月销量y（单位：万件）的数据如表所示：
| 月广告投入x/万元 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 月销量y/万件 | 28 | 32 | 35 | 45 | 49 | 52 | 60 |
(2)该县为精准了解本地特产广告宣传的导向作用，在购买该县特产的客户中随机抽取300人进行调研，对因广告宣传导向而购买特产客户的年龄段和性别统计结果是：客户群体中青年人约占15%，其中男性为20%；中年人约占50%，其中男性为35%；老年人约占35%，其中男性为55%，以样本估计总体，视频率为概率，在所有购买该县特产的客户中随机抽取一名客户.
（ⅰ）求抽取的客户是男性的概率；
（ⅱ）若抽取的客户是男客户，则他是哪个年龄段的可能性最大.（请直接写出答案）
参考数据：
，，；参考公式：相关系数
.
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【推荐2】数据显示，中国在线直播用户规模及在线直播购物规模近几年都保持高速增长态势，某线下家电商场为提升人气和提高营业额也开通了在线直播，下表统计了该商场开通在线直播的第x天的线下顾客人数y（单位：百人）的数据：
x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
y | 10 | 12 | 15 | 18 | 20 |
(1)根据第1至第5天的数据分析，计算变量y与x的相关系数r，并用r判断两个变量y与x相关关系的强弱（精确到小数点后三位）；
(2)根据第1至第5天的数据分析，可用线性回归模型拟合y与x的关系，试求出该线性回归方程并估计该商场开通在线直播的第10天的线下顾客人数．
（参考公式：相关系数
，参考数据：
回归方程：
，其中
，）
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【推荐3】近年来，各种类型的网约车服务在我国各城市迅速发展，为人们出行提供了便利，但也给城市交通管理带来了一些困难．为掌握网约车在某地的发展情况，某调查机构从该地抽取了6个城市，分别收集和分析了网约车的A，B两项指标数x，y，经过统计分析，它们满足最小二乘法，且y关于x的经验回归方程为
．
(1)预测当A指标数为52时，B指标数的估计值．
(2)试求y与x之间的相关系数r，并利用r说明y与x是否具有较强的线性相关关系（若
，则线性相关程度较强）．
附：参考数据：
．
相关系数
．
．(1)预测当A指标数为52时，B指标数的估计值．
(2)试求y与x之间的相关系数r，并利用r说明y与x是否具有较强的线性相关关系（若
，则线性相关程度较强）．附：参考数据：
．相关系数
．
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