【推荐1】在某化学反应的中间阶段，压力保持不变，温度从变化到，反应结果如下表所示（代表温度，代表结果）：

	1	2	3	4	5
	3	5	7	10	11

（1）求化学反应的结果对温度的线性回归方程；
（2）判断变量与之间是正相关还是负相关，并预测当温度达到时反应结果为多少？
附：线性回归方程中，，.

【推荐2】红铃虫是棉花的主要害虫之一，能对农作物造成严重伤害，每只红铃虫的平均产卵数y和平均温度x有关，现收集了以往某地的7组数据，得到下面的散点图及一些统计量的值．

平均温度x/℃	21	23	25	27	29	31	33
平均产卵数y/个	7	11	21	24	66	115	325
	1.9	2.4	3.0	3.2	4.2	4.7	5.8

(1)根据散点图判断，与（其中为自然对数的底数）哪一个更适宜作为平均产卵数y关于平均温度x的回归方程类型？（给出判断即可，不必说明理由）并由判断结果及表中数据，求出y关于x的回归方程，（计算结果精确到0.01）
(2)根据以往统计，该地每年平均温度达到28℃以上时红铃虫会造成严重伤害，需要人工防治，其他情况均不需要人工防治，假设该地每年平均温度达到28℃以上的概率为p．若当时，该地今后5年中恰好有3年需要人工防治的概率最大，求的值．

参考数据
5215	17713	717	81.3	3.6

附：回归方程，，．

【推荐3】自我国爆发新冠肺炎疫情以来，各地医疗单位都加紧了医疗用品的生产．某医疗器械厂统计了口罩生产车间每名工人的生产速度，并将所得数据分成五组并绘制出如图所示的频率分布直方图．已知前四组的频率成等差数列，第五组与第二组的频率相等．

(1)估计口罩生产车间工人生产速度的中位数（结果写成分数的形式）；
(2)为了解该车间工人的生产速度是否与他们的工作经验有关，现从车间所有工人中随机抽样调查了5名工人的生产速度以及他们的工龄（参加工作的年限），数据如下表：

工龄x（单位：年）	4	6	8	10	12
生产速度y（单位：件/小时）	42	57	62	62	67

根据上述数据求每名工人的生产速度y关于他的工龄x的回归方程，并据此估计该车间某位有16年工龄的工人的生产速度．
附：回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式为：，．

【推荐2】某生物小组为了研究温度对某种酶的活性的影响进行了一组实验，得到的实验数据经整理得到如下的折线图：

（1）由图可以看出，这种酶的活性与温度具有较强的线性相关性，请用相关系数加以说明；
（2）求关于的线性回归方程，并预测当温度为时，这种酶的活性指标值.（计算结果精确到0.01）
参考数据：，，，.
参考公式：相关系数.
回归直线方程，，.

【推荐3】经验表明，一般树的直径（树的主干在地而以上1.3m处的直径）越大，树就越高.由于测量树高比测量直径困难，因此研究人员希望由树的直径预测树高.在研究树高与直径的关系时，某林场收集了某种树的一些数据如下表：

编号	1	2	3	4	5	6
直径x/cm	19	22	26	29	34	38
树高y/m	5	7	10	12	14	18

(1)请用样本相关系数（精确到0.01）说明变量x和y满足一元线性回归模型；
(2)建立y关于x的一元线性回归方程；并估计当树的直径为45cm时，树高为多少？（精确到0.01）
附参考公式：相关系数
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1】某公司近年来特别注重创新产品的研发，为了研究年研发经费（单位：万元）对年创新产品销售额（单位：十万元）的影响，对近年的研发经费与年创新产品销售额（其中，）的数据作了初步处理，得到如图的散点图及一些统计量的值.

其中，，，.现拟定关于的回归方程为.
（1）求、的值（结果精确到)；
（2）根据拟定的回归方程，预测当研发经费为万元时，年创新产品销售额是多少？
参考公式：求线性回归方程系数公式 ：，.

【推荐2】网民的智慧与活力催生新业态，网络购物，直播带货，APP买菜等进入我们的生活，改变了我们的生活方式，随之电信网络诈骗犯罪形势也非常严峻.自“国家反诈中心APP”推出后，某地区采取多措并举的推广方式，努力为人民群众构筑一道防诈反诈的“防火墙”.经统计，该地区网络诈骗月报案数与推广时间有关，并记录了经推广x个月后月报案件数y的数据.

x（个）	1	2	3	4	5	6	7
y（件）	891	888	351	220	200	138	112

(1)根据以上数据，判断与哪一个适宜作为回归方程模型？根据判断结果，求出y关于x的回归方程；
(2)分析该地区一直推广下去，两年后能否将网络诈骗月报案数降至75件以下.
参考数据（其中，，，，.
参考公式：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：，.

【推荐3】某高科技公司对其产品研发年投资额x（单位：百万元）与其年销售量y（单位：千件）的数据进行统计，整理后得到如下统计表1和散点图．
表1：

x	1	2	3	4	5
y	0.5	1	1.5	3	5.5

(1)求年销售量y关于年投资额x的线性经验回归方程；
(2)该公司科研团队通过进一步分析散点图的特征后，计划用作为年销售量y关于年投资额x的非线性经验回归方程，请根据表2的数据，求出此方程；
表2：

x	1	2	3	4	5
		0	0.4	1.1	1.7

(3)根据，及表3数据，请用残差平方和比较（1）和（2）中经验回归方程的拟合效果哪个更好？
表3：

n	2	3	4	5
的近似值	3.2	5.8	10.5	18.9

参考公式：，．