第24届冬奥会于2022年2月4日在北京市和张家口市联合举行，此项赛事大大激发了国人冰雪运动的热情，某滑雪场在冬奥会期间开业，下表统计了该滑雪场开业第
天的滑雪人数
（单位：百人）的数据
(1)根据表中的数据，求出关于的线性回归方程；
(2)经过测算，若一天中滑雪人数超过3500人时，当天滑雪场可实现盈利，请根据关于的线性回归方程，预测该滑雪场开业的第几天开始盈利.
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：
，
天的滑雪人数（单位：百人）的数据(1)根据表中的数据，求出
关于的线性回归方程；(2)经过测算，若一天中滑雪人数超过3500人时，当天滑雪场可实现盈利，请根据
关于的线性回归方程，预测该滑雪场开业的第几天开始盈利.天数代码 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
滑雪人数 | 9 | 11 | 14 | 26 | 20 |
的斜率和截距的最小二乘法估计分别为：，
更新时间：2023-02-18 22:03:42
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(0.65)
【推荐1】在一段时间内，某种商品的价格x(元)和需求量y(件)之间的一组数据如下表所示：
求出y关于x的线性回归方程，并说明拟合效果的好坏．
(参考数据：
)
| 价格x/元 | 14 | 16 | 18 | 20 | 22 |
| 需求量y/件 | 56 | 50 | 43 | 41 | 37 |
(参考数据：
)
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【推荐2】某特色餐馆开通了美团外卖服务,在一周内的某特色菜外卖份数(份)与收入(元)之间有如下的对应数据:
(1)已知变量
具有线性相关关系，求回归直线方程;
(2)据此估计外卖份数为12份时,收入为多少元.
注:①参考公式:
，
(份)与收入(元)之间有如下的对应数据:外卖份数x（份） | 2 | 4 | 5 | 6 | 8 |
收入y（元） | 30 | 40 | 60 | 50 | 70 |
具有线性相关关系，求回归直线方程;(2)据此估计外卖份数为12份时,收入为多少元.
注:①参考公式:
，
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，参考数字：
，
.
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【推荐1】为了保存学习资料，某位老师注册了网盘账号，根据平时存储资料的情况，得到了存储文件个数与占用网盘空间（单位：GB）的数据如下：
(1)若与有较强的线性相关关系，求关于的线性回归方程；
(2)该老师使用该网盘保存资料的6个月中，会根据需要适当删除或增加文件，若6个月网盘中的文件个数分别为
，根据（1）的结论，从这6个月中任选2个月，试估计这2个月中至少有一个月占用网盘空间超过
的概率．
参考公式：回归方程
中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为
，
．
与占用网盘空间（单位：GB）的数据如下：| 存储文件个数 | 20 | 30 | 40 | 50 | 60 |
| 占用网盘空间 | 1.5 | 2.5 | 4 | 6 | 8.5 |
与有较强的线性相关关系，求关于的线性回归方程；(2)该老师使用该网盘保存资料的6个月中，会根据需要适当删除或增加文件，若6个月网盘中的文件个数分别为
，根据（1）的结论，从这6个月中任选2个月，试估计这2个月中至少有一个月占用网盘空间超过的概率．参考公式：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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【推荐2】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，
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解题方法
【推荐3】为了了解某种病毒的毒性，某病毒研究所对小白鼠细胞进行传染模拟，截取了部分数据如下表（其中
表示时间变量，日期“5月6日”“5月7日”对应于“
”“
”，依次下去），由表格中的数据求得细胞累计感染数与时间的相关系数
．
(1)在5月6日~10日，小白鼠的细胞累计感染数与时间（日期）是否呈线性相关性？
(2)求每日细胞累计感染数随时间变化的线性回归方程；
(3)请估计5月11日的细胞累计感染数，并初步预测细胞累计感染数达到9万的日期．
表示时间变量，日期“5月6日”“5月7日”对应于“”“”，依次下去），由表格中的数据求得细胞累计感染数与时间的相关系数．日期 | 5月6日 | 5月7日 | 5月8日 | 5月9日 | 5月10日 |
时间 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
累计感染数（近似） | 72300 | 75500 | 76900 | 78500 | 80000 |
(2)求每日细胞累计感染数
随时间变化的线性回归方程；(3)请估计5月11日的细胞累计感染数，并初步预测细胞累计感染数达到9万的日期．
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