某地区最近几年肉类需求量逐年上升，下列的表1是近5年的统计数据，为了方便分析数据，给出与表1对应的表2.
表1
表2
(1)请完成表2中的数据；
(2)从成表2的
中任取两个数，求“
”的概率；
(3)由资料可知，
对
呈线性相关关系，求线性回归方程
，并预测2020年该地区的肉类需求量.
附：回归方程中的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为
，
表1
| 年份 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 |
| 需求量（万吨） | 25 | 40 | 55 | 60 | 70 |
| 2 | 4 | 6 | ||
| 2.5 | 5.5 | 7 |
(2)从成表2的
中任取两个数，求“”的概率；(3)由资料可知，
对呈线性相关关系，求线性回归方程，并预测2020年该地区的肉类需求量.附：回归方程
中的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为，
更新时间：2021-11-24 09:53:32
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【推荐1】《厉害了，我的国》这部电影记录：到2017年底，我国高铁营运里程达2.5万公里，位居世界第一位，超过第二名至第十名的总和，约占世界高铁总量的三分之二.如图是我国2009年至2017年高铁营运里程（单位：万公里）的折线图.
根据这9年的高铁营运里程，甲、乙两位同学分别选择了与时间变量
的两个回归模型①：
；②
.
(1)求
，
（精确到0.01）；
(2)乙求得模型②的回归方程为
，你认为哪个模型的拟合效果更好？并说明理由.
附：参考公式：
，
，
.
参考数据：
根据这9年的高铁营运里程，甲、乙两位同学分别选择了
与时间变量的两个回归模型①：；②.(1)求
，（精确到0.01）；(2)乙求得模型②的回归方程为
，你认为哪个模型的拟合效果更好？并说明理由.附：参考公式：
，，.参考数据：
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1.39 | 76.94 | 285 | 0.22 | 0.09 | 3.72 |
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【推荐2】某省电视台为了解该省卫视一档成语类节目的收视情况，抽查东西两部各5个城市，得到观看该节目的人数（单位：千人）如下茎叶图所示：
其中一个数字被污损.
（1）求东部各城市观看该节目观众平均人数超过西部各城市观看该节目观众平均人数的概率.
（2）随着节目的播出，极大激发了观众对成语知识的学习积累的热情，从中获益匪浅.现从观看该节目的观众中随机统计了4位观众的周均学习成语知识的时间（单位：小时）与年龄（单位：岁），并制作了对照表（如下表所示）
由表中数据，试求线性回归方程
，并预测年龄为55岁观众周均学习成语知识时间.
参考公式：
，
.
其中一个数字被污损.
（1）求东部各城市观看该节目观众平均人数超过西部各城市观看该节目观众平均人数的概率.
（2）随着节目的播出，极大激发了观众对成语知识的学习积累的热情，从中获益匪浅.现从观看该节目的观众中随机统计了4位观众的周均学习成语知识的时间
（单位：小时）与年龄（单位：岁），并制作了对照表（如下表所示）年龄 | 20 | 30 | 40 | 50 |
周均学习成语知识时间 | 2.5 | 3 | 4 | 4.5 |
，并预测年龄为55岁观众周均学习成语知识时间.参考公式：
，.
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时，这种酶的活性指标值.（计算结果精确到0.01）
，
，
，
.
.
，
，
.
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【推荐1】2021年8月8日是我国第13个“全民健身日”，社会上参与全民健身活动的人越来越多，小明也有大量好友参与了“健步团”，他随机选取了其中的40人，记录了他们某一天的走路步数，并将数据整理如下：
(1)若在小明该日走路不超过7000步的好友中任选2人，求至少有1名男性的概率；
(2)如果每人一天的走路步数超过8000步就会被系统评定为“健步型”，否则为“良好型”，根据题意完成下面的
列联表，并据此判断能否有95%以上的把握认为“评定类型”与“性别”有关
附：参考公式
.
临界值表：
步量 性别 | 5001~6000 | 6001~7000 | 7001~8000 | 8001~9000 | >9000 |
男 | 1 | 2 | 3 | 6 | 8 |
女 | 0 | 2 | 10 | 6 | 2 |
(2)如果每人一天的走路步数超过8000步就会被系统评定为“健步型”，否则为“良好型”，根据题意完成下面的
列联表，并据此判断能否有95%以上的把握认为“评定类型”与“性别”有关健步型 | 良好型 | 总计 | |
男 | |||
女 | |||
总计 |
.临界值表：
| 0.10 | 0.05 | 0.025 | 0.010 |
| 2.706 | 3.841 | 5.024 | 6.635 |
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【推荐2】国家实行二孩生育政策后，为研究家庭经济状况对生二胎的影响，某机构在本地区符合二孩生育政策的家庭中，随机抽样进行了调查，得到如下的列联表：
(1)请完成上面的列联表，并判断能否在犯错误的概率不超过1%的前提下认为家庭经济状况与生育二胎有关？
(2)若采用分层抽样的方法从愿意生二胎的家庭中随机抽取4个家庭，则经济状况好和经济状况一般的家庭分别应抽取多少个？
(3)在（2）的条件下，从中随机抽取2个家庭，求2个家庭都是经济状况好的概率．
附：
经济状况好 | 经济状况一般 | 合计 | |
愿意生二胎 |
| 50 |
|
不愿意生二胎 | 20 |
| 110 |
合计 |
|
| 210 |
(2)若采用分层抽样的方法从愿意生二胎的家庭中随机抽取4个家庭，则经济状况好和经济状况一般的家庭分别应抽取多少个？
(3)在（2）的条件下，从中随机抽取2个家庭，求2个家庭都是经济状况好的概率．
附：
 | 0.10 | 0.05 | 0.025 | 0.010 | 0.005 | 0.001 |
k0 | 2.706 | 3.841 | 5.024 | 6.635 | 7.879 | 10.828 |
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【推荐1】现阶段我国生活垃圾有填埋、焚烧、堆肥等三种处理方式，随着我国生态文明建设的不断深入，焚烧处理已逐渐成为主要方式．根据国家统计局公布的数据，对2013～2020年全国生活垃圾焚烧无害化处理厂的个数y(单位：座)进行统计，得到如下表格：
(1)根据表格中的数据，可用一元线性回归模型刻画变量y与变量x之间的线性相关关系，请用相关系数加以说明(精确到0.01).
(2)求出y关于x的线性回归方程，并预测2022年全国生活垃圾焚烧无害化处理厂的个数．
(3)对于2035年全国生活垃圾焚烧无害化处理厂的个数，还能用(2)所求的线性回归方程预测吗？请简要说明理由．
| 年份 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 |
| 年份代码x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
| 垃圾焚烧无害化处理厂 的个数y | 166 | 188 | 220 | 249 | 286 | 331 | 389 | 463 |
(2)求出y关于x的线性回归方程，并预测2022年全国生活垃圾焚烧无害化处理厂的个数．
(3)对于2035年全国生活垃圾焚烧无害化处理厂的个数，还能用(2)所求的线性回归方程预测吗？请简要说明理由．
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【推荐2】为了构筑“绿色长城”，我国开展广泛的全民义务植树活动，有力推动了生态状况的改善.森林植被状况的改善，不仅美化了家园，减轻了水土流失和风沙对农田的危害，而且还有效提高了森林生态系统的储碳能力.某地区统计了2011年到2020年十年中每年人工植树成活数
（
，2，3，…，10）（单位：千棵），用年份代码
（，2，3，…，10）表示2011年，2012年，2013年，…，2020年，得到下面的散点图：
对数据进行回归分析发现，有两个不同的回归模型可以选择，模型一：
，模型二；
，其中
是自然对数的底数.
(1)根据散点图，判断所给哪个模型更适宜作为每年人工植树成活数y与年份代码x相关关系的回归分析模型（给出判断即可，不必说明理由）；
(2)根据（1）中选定的模型，求出y关于x的回归方程；
(3)利用（2）中所求回归方程，预测从哪一年开始每年人工植树成活棵数能够超过5万棵？
附：对于一组数据
，
，
，
，其回归直线
的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：
，
.参考数据：
，
，
，设
（，2，3，…，10），
，
，
，
.
（，2，3，…，10）（单位：千棵），用年份代码（，2，3，…，10）表示2011年，2012年，2013年，…，2020年，得到下面的散点图：对数据进行回归分析发现，有两个不同的回归模型可以选择，模型一：
，模型二；，其中是自然对数的底数.(1)根据散点图，判断所给哪个模型更适宜作为每年人工植树成活数y与年份代码x相关关系的回归分析模型（给出判断即可，不必说明理由）；
(2)根据（1）中选定的模型，求出y关于x的回归方程；
(3)利用（2）中所求回归方程，预测从哪一年开始每年人工植树成活棵数能够超过5万棵？
附：对于一组数据
，，，，其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：，，，设（，2，3，…，10），，，，.
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【推荐3】直播带货是一种直播和电商相结合的销售手段，目前已被广大消费者所接受．针对这种现状，某公司决定逐月加大直播带货的投入，直播带货金额稳步提升，以下是该公司2023年前5个月的带货金额：
(1)求变量，之间的线性回归方程，并据此预测2023年7月份该公司的直播带货金额．
(2)该公司随机抽取55人进行问卷调查，得到如下不完整的列联表：
请填写上表，并判断是否有90%的把握认为参加直播带货与性别有关．
参考数据：
，
，
，
，
．
参考公式：线性回归方程的斜率
，截距
．
附：，其中
．
月份 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
带货金额 | 350 | 440 | 580 | 700 | 880 |
，之间的线性回归方程，并据此预测2023年7月份该公司的直播带货金额．(2)该公司随机抽取55人进行问卷调查，得到如下不完整的列联表：
参加过直播带货 | 未参加过直播带货 | 总计 | |
女性 | 25 | 30 | |
男性 | 10 | ||
总计 |
参考数据：
，，，，．参考公式：线性回归方程的斜率
，截距．附：
，其中．
| 0.15 | 0.10 | 0.05 | 0.025 |
| 2.072 | 2.706 | 3.841 | 5.024 |
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