由某种设备的使用年限
(年)与所支出的维修费
(万元)的数据资料算得结果， 
，
，
，
.
（1）求所支出的维修费
对使用年限
的线性回归方程
;
（2）①判断变量与之间是正相关还是负相关;
②当使用年限为8年时，试估计支出的维修费是多少.
(附:在线性回归方程中， 
，
，其中
为样本平均值.)
(年)与所支出的维修费 (万元)的数据资料算得结果， ，，，.（1）求所支出的维修费
对使用年限的线性回归方程;（2）①判断变量
与之间是正相关还是负相关;②当使用年限为8年时，试估计支出的维修费是多少.
(附:在线性回归方程
中， ，，其中为样本平均值.)
更新时间：2020-11-16 21:18:48
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【推荐1】气象部门由每天的最高气温的数据，得到每月最高气温的平均数，简称平均高温.下表是2017年31个城市1月和7月的平均高温数据.
（1）画出并观察各城市
月与
月的平均高温的散点图，你认为月与月的平均高温有线性趋势吗？描述散点图的特点.
（2）结合地理知识并用统计方法分析表中的数据，解释这两个月平均高温的关系.
城市 | 1月平均高温 | 7月平均高温 | 城市 | 1月平均高温 |
|
北京 | 3 | 32 | 南京 | 9 | 35 |
成都 | 12 | 32 | 南宁 | 20 | 33 |
重庆 | 12 | 36 | 上海 | 10 | 36 |
福州 | 17 | 36 | 沈阳 |
| 31 |
广州 | 21 | 33 | 石家庄 | 3 | 33 |
贵阳 | 9 | 28 | 太原 | 3 | 32 |
哈尔滨 |
| 30 | 天津 | 3 | 33 |
海口 | 22 | 32 | 乌鲁木齐 |
| 32 |
杭州 | 11 | 36 | 武汉 | 10 | 34 |
合肥 | 9 | 35 | 西安 | 8 | 36 |
呼和浩特 |
| 30 | 西宁 | 4 | 27 |
济南 | 6 | 33 | 银川 | 2 | 32 |
昆明 | 17 | 24 | 长春 |
| 29 |
拉萨 | 8 | 23 | 长沙 | 11 | 35 |
兰州 | 5 | 33 | 郑州 | 7 | 34 |
南昌 | 13 | 35 |
月与月的平均高温的散点图，你认为月与月的平均高温有线性趋势吗？描述散点图的特点.（2）结合地理知识并用统计方法分析表中的数据，解释这两个月平均高温的关系.
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【推荐2】若变量
，有如下观察的数据：
(1)画出散点图；
(2)判断变量
，
是否具有相关关系？如果具有相关关系，那么是正相关还是负相关？
，有如下观察的数据：
| 151 | 152 | 153 | 154 | 156 | 157 | 158 | 159 | 160 | 162 | 163 | 164 |
| 40 | 41 | 41 | 41.5 | 42 | 42.5 | 43 | 44 | 45 | 45 | 46 | 45.5 |
(2)判断变量
，是否具有相关关系？如果具有相关关系，那么是正相关还是负相关？
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【推荐1】在改革开放40年成就展上某地区某农产品近几年的产量统计表：
（1）根据表中数据，建立关于的线性回归方程．
（2）根据线性回归方程预测2020年该地区该农产品的年产量．
附：对于一组数据
，
，…，
，其回归直线方程的斜率和截距的最小二乘估计分别为
，
．（参考数据：
，计算结果保留到小数点后两位）
| 年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 |
| 年份代码 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| 年产量（万吨） | 6.6 | 6.7 | 7 | 7.1 | 7.2 | 7.4 |
（1）根据表中数据，建立
关于的线性回归方程．（2）根据线性回归方程预测2020年该地区该农产品的年产量．
附：对于一组数据
，，…，，其回归直线方程的斜率和截距的最小二乘估计分别为，．（参考数据：，计算结果保留到小数点后两位）
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【推荐2】中央办公厅和国务院办公厅联合印发《关于引导农村土地经营权有序流转发展农业适度规模经营的意见》，要求大力发展土地流转和适度规模经营.某种粮大户2017年开始承包了一地区的大规模水田种植水稻，购买了一种水稻收割机若干台，这种水稻收割机随着使用年限的增加，每年的养护费也相应增加，这批水稻收割机自购买使用之日起，5年以来平均每台水稻收割机的养护费用数据统计如表:
(1)求关于的线性回归方程；
(2)若该水稻收割机的购买价格是每台16万元，由（1）中的回归方程，从每台水稻收割机的年平均费用角度，你认为一台该水稻收割机是使用满5年就淘汰，还是继续使用到满8年再淘汰？
参考公式:线性回归方程的斜率和截距的最小二乘法估计分别为
，
年份 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 |
年份代码 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
养护费用 | 1.1 | 1.6 | 2 | 2.5 | 2.8 |
关于的线性回归方程；(2)若该水稻收割机的购买价格是每台16万元，由（1）中的回归方程，从每台水稻收割机的年平均费用角度，你认为一台该水稻收割机是使用满5年就淘汰，还是继续使用到满8年再淘汰？
参考公式:线性回归方程的斜率和截距的最小二乘法估计分别为
，
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【推荐3】某企业生产某种产品，为了提高生产效益，通过引进先进的生产技术和管理方式进行改革，并对改革后该产品的产量x（万件）与原材料消耗量y（吨）及100件产品中合格品与不合格品数量作了记录，以便和改革前作对照分析，以下是记录的数据：
表一：改革后产品的产量和相应的原材料消耗量
表二：改革前后定期抽查产品的合格数与不合格数
（1）请根据表一提供数据，用最小二乘法求出y关于x的线性回归方程.
（2）已知改革前生产7万件产品需要6.5吨原材料，根据回归方程预测生产7万件产品能够节省多少原材料？
（3）请根据表二提供的数据，判断是否有90%的把握认为“改革前后生产的产品的合格率有差异”？
参考公式：
，
（下面的临界值表供参考）
（参考公式
，其中
）
表一：改革后产品的产量和相应的原材料消耗量
| x | 3 | 4 | 5 | 6 |
| y | 2.5 | 3 | 4 | 4.5 |
| 合格品的数量 | 不合格品的数量 | 合计 | |
| 改革前 | 90 | 10 | 100 |
| 改革后 | 85 | 15 | 100 |
| 合计 | 175 | 25 | 200 |
.（2）已知改革前生产7万件产品需要6.5吨原材料，根据回归方程预测生产7万件产品能够节省多少原材料？
（3）请根据表二提供的数据，判断是否有90%的把握认为“改革前后生产的产品的合格率有差异”？
参考公式：
，（下面的临界值表供参考）
 | 0.10 | 0.05 | 0.025 | 0.010 | 0.005 | 0.001 |
 | 2.706 | 3.841 | 5.024 | 6.635 | 7.879 | 10.828 |
，其中）
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【推荐1】中医药，是包括汉族和少数民族医药在内的我国各民族医药的统称，反映了中华民族对生命､健康和疾病的认识，具有悠久历史传统和独特理论及技术方法的医药学体系，是中华民族的瑰宝.某药材市场的某种中药材2018至2022每年7月每10克的价格（单位：元）的数据如表：
(1)求关于
的线性回归方程；
(2)利用（1）中的回归方程，预测2023年该药材市场该种中药材每10克的价格（精确到0.01）.
附：参考公式：
，
参考数据：
.
（单位：元）的数据如表：| 年份 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 |
| 年份代号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 每10克的价格 | 8.0 | 7.2 | 5.8 | 4.9 | 4.1 |
关于的线性回归方程；(2)利用（1）中的回归方程，预测2023年该药材市场该种中药材每10克的价格（精确到0.01）.
附：参考公式：
，参考数据：.
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【推荐2】国家统计局浙江调查总队2019年3月4日公布了《历年城乡居民家庭人均收入情况》（1978——2018），其中2010年至2018年该地区城镇居民家庭人均可支配收入y（单位：万元）如下表所示
（1）求y关于t的线性回归方程；
（2）利用（1）中的回归方程，分析2010年至2018年该地区城镇居民家庭人均纯收入的变化情况，并预测该地区2020年城镇居民家庭人均纯收入．
附：回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别
，．
年份 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 |
年份代号t | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
人均可支配收入y | 2.7 | 3.1 | 3.5 | 3.7 | 4.1 | 4.4 | 4.7 | 5.1 | 5.6 |
（2）利用（1）中的回归方程，分析2010年至2018年该地区城镇居民家庭人均纯收入的变化情况，并预测该地区2020年城镇居民家庭人均纯收入．
附：回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别
，．
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【推荐3】2023年是全面贯彻落实党二十大精神的开局之年，也是实施“十四五”规划承上启下的关键之年，今年春季以来，各地出台了促进经济发展的各种措施，经济增长是现稳中有进的可喜现象服务业的消费越来越火爆，绍兴一些超市也纷纷加大了广告促销现随机抽取7家超市，得到其广告支出（单位：万元）与销售组（单位：万元）数据如下：
(1)建立关于的一元线性回归方程（系数精确到0.01）；
(2)若将超市的销售额与广告支出的比值称为该超市的广告效率值
，当
时，称该超市的广告为“好广告”．从这7家超市中随机抽取2家超市，求恰好有一家超市的广告为“好广告”的概率．
附注：参考数据
，
，
，回归方程
中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：
，．
（单位：万元）与销售组（单位：万元）数据如下：超市 | A |
|
|
|
|
|
|
广告支出 | 1 | 2 | 4 | 6 | 10 | 13 | 20 |
销售额 | 19 | 32 | 44 | 40 | 52 | 53 | 54 |
关于的一元线性回归方程（系数精确到0.01）；(2)若将超市的销售额
与广告支出的比值称为该超市的广告效率值，当时，称该超市的广告为“好广告”．从这7家超市中随机抽取2家超市，求恰好有一家超市的广告为“好广告”的概率．附注：参考数据
，，，回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：，．
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