某地有一企业2007年建厂并开始投资生产，年份代号为7，2008年年份代号为8，依次类推.经连续统计9年的收入情况如下表（经数据分析可用线性回归模型拟合
与
的关系）：
(1)求关于的线性回归方程
；
(2)试预测2020年该企业的收入.
（参考公式：
，
）
与的关系）：年份代号（ | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
当年收入（ | 13 | 14 | 18 | 20 | 21 | 22 | 24 | 28 | 29 |
关于的线性回归方程；(2)试预测2020年该企业的收入.
（参考公式：
，）
更新时间：2018-04-26 09:59:06
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【推荐1】某企业积极响应“碳达峰”号召，研发出一款性能优越的新能源汽车，备受消费者青睐.该企业为了研究新能源汽车在某地区每月销售量（单位：千辆）与月份的关系，统计了今年前5个月该地区的销售量，得到下面的散点图及一些统计量的值.
表中
.
(1)根据散点图判断两变量
的关系用
与
哪一个比较合适？（给出判断即可，不必说明理由）
(2)根据（1）的判断结果及表中数据，建立关于的回归方程（
的值精确到
），并预测从今年几月份起该地区的月销售量不低于
万辆？
附：对于一组数据
，其回归直线方程
的斜率和截距的最小二乘法估计分别为
.
（单位：千辆）与月份的关系，统计了今年前5个月该地区的销售量，得到下面的散点图及一些统计量的值. |  |  |
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.(1)根据散点图判断两变量
的关系用与哪一个比较合适？（给出判断即可，不必说明理由）(2)根据（1）的判断结果及表中数据，建立
关于的回归方程（的值精确到），并预测从今年几月份起该地区的月销售量不低于万辆？附：对于一组数据
，其回归直线方程的斜率和截距的最小二乘法估计分别为.
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【推荐2】在一段时间内，某种商品的价格x元和需求量y件之间的一组数据为：
且知x与y具有线性相关关系，求出y对x的线性回归方程，并说明拟合效果的好坏．
| x（元） | 14 | 16 | 18 | 20 | 22 |
| y（件） | 12 | 10 | 7 | 5 | 3 |
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【推荐3】从2016年1月1日起，湖北、广东等18个保监局所辖地区将纳入商业车险改革试点范围，其中最大的变化是上一年的出险次数决定了下一年的保费倍率，具体关系如下表：
经验表明新车商业车险保费与购车价格有较强的线性相关关系，下面是随机采集的8组数据
（其中（万元）表示购车价格，（元）表示商业车险保费）：
、
、
、
、
、
、
、
，设由这8组数据得到的回归直线方程为：
．
（1）求
；
（2）有评估机构从以往购买了车险的车辆中随机抽取1000 辆调查,得到一年中出险次数的频数分布如下(并用相应频率估计车辆2016 年度出险次数的概率):
湖北的李先生于2016年1月购买了一辆价值20万元的新车.根据以上信息,试估计该车辆在2017 年1月续保时应缴交的保费(精确到元),并分析车险新政是否总体上减轻了车主负担.(假设车辆下一年与上一年都购买相同的商业车险产品进行续保）.
经验表明新车商业车险保费与购车价格有较强的线性相关关系，下面是随机采集的8组数据
（其中（万元）表示购车价格，（元）表示商业车险保费）：、、、、、、、，设由这8组数据得到的回归直线方程为：．（1）求
；（2）有评估机构从以往购买了车险的车辆中随机抽取1000 辆调查,得到一年中出险次数的频数分布如下(并用相应频率估计车辆2016 年度出险次数的概率):
湖北的李先生于2016年1月购买了一辆价值20万元的新车.根据以上信息,试估计该车辆在2017 年1月续保时应缴交的保费(精确到元),并分析车险新政是否总体上减轻了车主负担.(假设车辆下一年与上一年都购买相同的商业车险产品进行续保）.
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【推荐1】某电脑公司有6名产品推销员，其工作年限与年推销金额数据如下表：
(1)求年推销金额关于工作年限的线性回归方程；
(2)若第6名推销员的工作年限为11年，试估计他的年推销金额.
| 推销员编号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 工作年限/年 | 1 | 3 | 5 | 7 | 9 |
| 推销金额/万元 | 4 | 8 | 11 | 17 | 20 |
关于工作年限的线性回归方程；(2)若第6名推销员的工作年限为11年，试估计他的年推销金额.
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【推荐2】2022年12月15至16日，中央经济工作会议在北京举行.关于房地产主要有三点新提法，其中“住房改善”位列扩大消费三大抓手的第一位.某房地产开发公司旗下位于生态公园的楼盘贯彻中央经济工作会议精神，推出了为期10天的促进住房改善的惠民优惠售房活动，该楼盘售楼部统计了惠民优惠售房活动期间到访客户的情况，统计数据如下表：（注：活动开始的第i天记为
，第i天到访的人次记为
，
）
(1)根据统计数据，通过建模分析得到适合函数模型为
（c，d均为大于零的常数）.请根据统计数据及下表中的数据，求活动到访人次y关于活动开展的天次x的回归方程，并预测活动推出第8天售楼部来访的人次；
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：
；
(2)该楼盘营销策划部从有意向购房的客户中，随机通过电话进行回访，统计有效回访发现，客户购房意向的决定因素主要有三类：A类是楼盘的品质与周边的生态环境，B类是楼盘的品质与房子的设计布局，C类是楼盘的品质与周边的生活与教育配套设施.统计结果如下表：
从被回访的客户中再随机抽取3人聘为楼盘的代言人，视频率为概率，记随机变量X为被抽取的3人中A类和C类的人数之和，求随机变量X的分布列和数学期望.
，第i天到访的人次记为，）| （单位：天） | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| （单位：人次） | 12 | 22 | 42 | 68 | 132 | 202 | 392 |
（c，d均为大于零的常数）.请根据统计数据及下表中的数据，求活动到访人次y关于活动开展的天次x的回归方程，并预测活动推出第8天售楼部来访的人次；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：；(2)该楼盘营销策划部从有意向购房的客户中，随机通过电话进行回访，统计有效回访发现，客户购房意向的决定因素主要有三类：A类是楼盘的品质与周边的生态环境，B类是楼盘的品质与房子的设计布局，C类是楼盘的品质与周边的生活与教育配套设施.统计结果如下表：
| 类别 | A类 | B类 | C类 |
| 频率 | 0.4 | 0.2 | 0.4 |
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为样本平均数，
）
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【推荐1】某基地蔬菜大棚采用水培、无土栽培方式种植各类菠菜．根据统计，该基地的西红种增加量y（百斤）与使用某种液体肥料x（千克）之间对应数据为如图所示的折线图．依据折线图及其提供的数据，是否可用线性回归模型拟合y与x的关系？如果可以，请计算相关系数r并加以说明（精确到0.01），（若
，则线性相关程度很高，可用线性回归模型拟合）
附：相关系数公式
，参考数据：
，
．
，则线性相关程度很高，可用线性回归模型拟合）附：相关系数公式
，参考数据：，．
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解题方法
【推荐2】某个体服装店经营某种服装，在某周内获纯利（元）与该周每天销售这种服装件数之间的一组数据关系如下表
(1)求
，
(2)画出散点图
(3)求纯利与每天销售件数之间的回归方程
(4)若该周内某天销售服装20件，估计可获纯利多少元？
（元）与该周每天销售这种服装件数之间的一组数据关系如下表 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| 66 | 69 | 73 | 81 | 89 | 90 | 91 |
，(2)画出散点图
(3)求纯利
与每天销售件数之间的回归方程(4)若该周内某天销售服装20件，估计可获纯利多少元？
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个零售店某月的销售额和利润额资料如表.
千万元
千万元
百万，请预估销售额需要达到多少
， 
