【推荐1】某同学暑期做社会实践活动.对气温与某饮料的销量之间的关系进行调研，记录连续5天的数据如下：

气温x（）	9	10	12	11	8
销量y（杯）	22	25	29	26	20

（1）在给定的坐标系中画出表中数据的散点图；

（2）求出关于的线性回归方程，试预测气温是15度时大约可销售多少杯（取整数）？
（注：，）

【推荐2】在一段时间内，分5次测得某种商品的价格x(万元)和需求量之间的一组数据为

	1	2	3	4	5
价格	1.4	1.6	1.8	2	2.2
需求量y	12	10	7	5	3

已知，.
(1)画出散点图；
(2)求出y关于x的线性回归方程；
(3)如果价格定为1.9万元，预测需求量大约是多少？

【推荐3】某商场近 5 个月的销售额和利润额如表所示：

销售额x/千万元	3	5	6	7	9
利润额y/百万元	1	3	3	4	5

（1）画出散点图，观察散点图，说明两个变量有怎样的相关关系；
（2） 求出利润额关于销售额的回归直线方程；
（3） 当销售额为4千万元时，利用（2）的结论估计该商场的利润额（百万元）.
,,

【推荐1】某省为调查北部城镇2021年国民生产总值，抽取了20个城镇进行分析，得到样本数据，），其中和分别表示第个城镇的人口（单位：万人）和该城镇2021年国民生产总值（单位：亿元），计算得．
(1)请用相关系数判断该组数据中与之间线性相关关系的强弱（若，相关性较强；若，相关性一般；若，相关性较弱）；
(2)求关于的线性回归方程；
(3)若该省北部某城镇2021年的人口约为5万人，根据（2）中的线性回归方程估计该城镇2021年的国民生产总值．
参考公式：相关系数，对于一组具有线性相关关系的数据，其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为，

【推荐2】假设关于某设备的使用年限(年)和所支出的年平均维修费用(万元)(即维修费用之和除以使用年限),有如下的统计资料：

使用年限	2	3	4	5	6
维修费用	2.2	3.8	5.5	6.5	7.0

（1）画出散点图；
（2）求关于的线性回归方程；
（3）估计使用年限为10年时所支出的年平均维修费用是多少?
参考公式：   

【推荐3】某电器公司的市场研究人员为了解公司的经营状况，对该公司最近六个月内的市场占有率进行了统计，结果如下表所示：

月份	1月	2月	3月	4月	5月	6月
月份代码	1	2	3	4	5	6
市场占有率（%）	11	13	16	15	20	21

(1)用相关系数说明市场占有率与月份代码之间的关系是否可用线性回归模型拟合？（结果保留两位小数）
(2)求关于的线性回归方程，并预测该公司10月份的市场占有率．
参考数据：，，，．
参考公式：相关系数，线性回归方程的斜率和截距的最小二乘法估计分别为，．

【推荐1】有人收集了10年来某城市的居民年收入（即此城市所有居民在一年内的收入的总和）与某种商品的销售额的有关数据：

年份	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
年收入/亿元	32.2	31.1	32.9	35.8	37.1	38.0	39.0	43.0	44.6	46.0
商品销售额/万元	25.0	30.0	34.0	37.0	39.0	41.0	42.0	44.0	48.0	51.0

(1)画出散点图；
(2)求关于的线性回归方程；
(3)如果这座城市居民的年收入达到亿元，试估计这种商品的销售额．

【推荐2】假设关于某设备的使用年限x(年)和所支出的维修费用y万元有如表的统计资料：

x	2	3	4	5	6
y	2.2	3.8	5.5	6.5	7.0

（1）画出散点图并判断是否线性相关；
（2）如果线性相关，求线性回归方程；
（3）估计使用年限为10年时，维修费用是多少？
参考数据：；附注：参考公式：回归方程中斜率和截距的最小二乘估计分别为==，

【推荐3】足球是世界普及率最高的运动，我国大力发展校园足球．为了解本地区足球特色学校的发展状况，社会调查小组得到如下统计数据：

年份x	2014	2015	2016	2017	2018
足球特色学校y（百个）	0.30	0.60	1.00	1.40	1.70

(1)根据上表数据，计算y与x的相关系数r，并说明y与x的线性相关性强弱．
（已知：，则认为y与x线性相关性很强；，则认为y与x线性相关性一般；，则认为y与x线性相关性较弱）：
(2)求y关于x的线性回归方程，并预测A地区2020年足球特色学校的个数（精确到个）．
参考公式和数据：， ，，．