【推荐1】为了对2018年某校统考成绩进行分析，在60分以上的全体同学中随机抽取8位，他们的数学、物理分数对应如下表：

学生编号	1	2	3	4	5	6	7	8
数学分数	68	72	78	81	85	88	91	93
物理分数	70	66	81	83	79	80	92	89

（1）用变量与的相关系数说明物理与数学的相关程度（精确到0.01）；
（2）求与的线性回归方程（精确到0.01）；
（3）当某同学的数学成绩为80分时，估计其物理科的得分（结果取整数）.
参考公式：相关系数，
回归直线方程是：，其中；
参考数据：，，.

【推荐2】某学习小组对春季昼夜温差大小与某花卉种子发芽多少之间的关系进行研究，他们分别记录了3月11日至3月15日的每天昼夜温差与实验室每天每100颗种子浸泡后的发芽数，得到如下资料：

日期	3月11日	3月12日	3月13日	3月14日	3月15日
昼夜温差（℃）	10	11	13	12	8
发芽数（颗）	23	25	30	26	16

(1)从3月11日至3月15日中任选2天，记发芽的种子数分别为，求事件“均不小于25”的概率；
(2)请根据3月12日至3月14日的三组数据，令昼夜温差为，发芽数为，求出关于的线性回归方程；
(3)若由线性回归方程得到的估计数据与所需要检验的数据误差均不超过2颗，则认为得到的线性回归方程是可靠的，试用3月11日与3月15日的两组数据检验，问（2）中所得的线性回归方程是否可靠？

参考公式：，．

【推荐3】某大学为了了解数学专业研究生招生的情况，对近五年的报考人数进行了统计，得到如下统计数据：

	2015	2016	2017	2018	2019
年份x	1	2	3	4	5
报考人数y	30	60	100	140	170

(1)经分析，与存在显著的线性相关性，求关于的线性回归方程并预测年（按计算）的报考人数；
(2)每年报考该专业研究生的考试成绩大致符合正态分布，根据往年统计数据，，，录取方案：总分在分以上的直接录取；总分在之间的进入面试环节，录取其中的；低于分的不予录取，请预测年该专业录取的大约人数（最后结果四舍五入，保留整数）．
参考公式和数据：，，．
若随机变量，则，，．

【推荐1】2023年3月中旬，我国很多地区出现倒春寒现象，突然大幅降温，河南下起了暴雪.研究表明，温度的突然变化会引起机体产生呼吸道上皮组织的生理不良反应，从而导致呼吸系统疾病的发生或恶化．某数学建模兴趣小组欲研究昼夜温差大小与患感冒学生人数多少之间的关系，他们记录了某周连续六天的温差，查阅了这六天中每天去校医新增患感冒而就诊的学生人数，得到数据如下表：

日期	第一天	第二天	第三天	第四天	第五天	第六天
昼夜温差x（）	4	7	8	9	14	12
新增就诊人数y（位）

参考数据：．
(1)已知第一天新增患感冒而就诊的学生中有6位女生，从第一天新增的患感冒而就诊的学生中随机抽取3位，若抽取的3人中至少有一位男生的概率为，求的值；
(2)求出y关于x的经验回归方程，且据此估计昼夜温差为时，该校新增患感冒的学生数（用四舍五入法结果保留整数）．
附：．

【推荐2】据不完全统计，某厂的生产原料耗费单位：百万元与销售额单位：百万元如下：

x	2	4	6	8
y	30	40	60	70

变量x、y为线性相关关系．
（1）求线性回归方程必过的点；
（2）求线性回归方程；
（3）若实际销售额要求不少于64百万元，则原材料耗费至少要多少百万元．

【推荐3】如图是某市2016年至2022年农村居民人均可支配收入（单位：万元）的折线图.

(1)根据图表的折线图数据，计算与的相关系数，并判断与是否具有较高的线性相关程度（若，则线性相关程度一般，若，则线性相关程度较高，精确到0.01）；
(2)是否可以用线性回归模型拟合与的关系，若可以用线性回归模型拟合与的关系，求出关于的回归方程（系数精确到0.01），并预测到哪年该市农村居民人均可支配收入超过2万元，若不可以用线性回归模型拟合与的关系，请说明理由.
（参考数据：参考公式：相关系数在回归方程中，斜率和截距最小二乘估计公式分别为：）