【推荐1】某地区2016至2022年生活垃圾无害化处理量（单位：万吨）如下表：

年份	2016	2017	2018	2019	2020	2021	2022
年份代号x	1	2	3	4	5	6	7
生活垃圾无害化处理量y	3.9	4.3	4.6	5.4	5.8	6.2	6.9

(1)求y关于x的线性回归方程；
(2)根据（1）中的回归方程，分析过去七年该地区生活垃圾无害化处理的变化情况，并预测该地区2024年生活垃圾无害化处理量.
附：回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：，.参考数据

【推荐2】某企业坚持以市场需求为导向，合理配置生产资源，不断改革､探索销售模式.下表是该企业每月生产的一种核心产品的产量(件与相应的生产总成本(万元)的五组对照数据：

产量(件	1	2	3	4	5
生产总成本(万元)	3	7	8	10	12

（1）试求与的相关系数，并利用相关系数说明与是否具有较强的线性相关关系(若，则线性相关程度很高，可用线性回归模型拟合)；
（2）建立关于的回归方程，并预测：当为6时，生产总成本的估计值.
参考公式：，，.参考数据：.

【推荐3】随着人们经济收入的不断增长，个人购买家庭轿车已不再是一种时尚．车的使用费用，尤其是随着使用年限的增多，所支出的费用到底会增长多少，一直是购车一族非常关心的问题．某汽车销售公司做了一次抽样调查，并统计得出某款车的使用年限（单位：年）与所支出的总费用（单位：万元）有如下的数据资料：

使用年限	2	3	4	5	6
总费用	2.2	3.8	5.5	6.5	7.0

若由资料知对呈线性相关关系．
线性回归方程系数公式：，.
（1）试求线性回归方程的回归系数，；
（2）当使用年限为10年时，估计车的使用总费用．

【推荐1】工厂为了对新研发的一种产品进行合理定价，将该产品按事先拟定的价格进行试销，得到如下数据：

单价x（元）	8	8.2	8.4	8.6	8.8	9
销量y（万件）	90	84	83	80	75	68

（1）根据上表数据计算得，，，，求回归直线方程；
（2）预计在今后的销售中，销量与单价仍然服从（1）中的关系，若该产品的单价被定为8.7元，且该产品的成本是4元/件，求该工厂获得的利润．（利润=销售收入成本）
附：回归方程中，系数a，b为：，．

【推荐2】已知某种植物每日平均增长高度（单位：）与每日光照时间（单位：）之间的关系有如下一组数据：

（单位： ）	6	7	8	9	10
（单位： ）	3.5	5.2	7	8.6	10.7

（1）求关于的回归直线方程；
（2）计算相关指数的值，并说明回归模型拟合程度的好坏；
（3）若某天光照时间为8.5小时， 预测该天这种植物的平均增长高度（结果精确到0.1）
参考公式及数据：，，， ，，

【推荐3】如表提供了某厂节能降耗技术改造后生产甲产品过程中记录的产量（吨）与相应的生产能耗（吨标准煤）的几组对照数据（1）请画出上表数据的散点图；
（2）请根据上表提供的数据，用最小二乘法求出关于的线性回归方程；
（3）已知该厂技改前100吨甲产品的生产能耗为90吨标准煤.试根据（2）求出的线性同归方程，预测生产100吨甲产品的生产能耗比技改前降低多少吨标准煤?（参考数值）
（附，，其中，为样本均值）