【推荐1】共享单车进驻城市，绿色出行引领时尚．某市有统计数据显示，某站点6天的使用单车用户的数据如下，用两种模型①；②分别进行拟合，得到相应的回归方程，进行残差分析得到如表所示的残差值及一些统计量的值：（残差=真实值-预测值）

日期x（天）	1	2	3	4	5	6
用户y（人）	13	22	43	45	55	68
模型①的残差值	-1.1	-2.8	m	-1.2	-1.9	0.4
模型②的残差值	0.3	-5.4	4.3	n	-1.6	3.8

(1)（ⅰ）求表格中m，n的值；
（ⅱ）残差值的绝对值之和越小说明模型拟合效果越好．根据表中数据，比较模型①，②的拟合效果，应选择哪一个模型？并说明理由；
(2)残差绝对值大于3的数据认为是异常数据，需要剔除，剔除异常数据后，重新求出（1）中所选模型的回归方程．
（参考公式：）

【推荐2】某书店销售刚刚上市的某图书，按事先拟定的价格进行5天试销，每种单价试销1天，得到如下数据

单价x/元	18	19	20	21	22
销量y/册	61	56	50	48	45

（1）求销量y关于的回归直线方程；
（2）预计以后的销售中，销量与单价服从（1）中的回归直线方程，已知每册图书的成本是10元，为了得最大利润，该图书的单价应定为多少元？
附：，

【推荐3】我市某企业投资两个新能源项目和.项目的投资额（单位：万元）与纯利润（单位：万元）的关系式为，项目的投资额（单位：万元）与纯利润（单位：万元）的散点图如图所示.

(1)求关于的线性回归方程；
(2)若，两个项目都投资6百万元，根据已知条件，试预测哪个投资项目的收益更好.
附：回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为，.

【推荐1】为了研究某种细菌随时间x变化时，繁殖个数y的变化，收集数据如下：

天数x/天	1	2	3	4	5	6
繁殖个数y/个	6	12	25	49	95	190

（1）用天数x作解释变量，繁殖个数y作预报变量，作出这些数据的散点图；
（2）描述解释变量x与预报变量y之间的关系；
（3）计算相关指数.

【推荐2】为了加快实现我国高水平科技自立自强，某科技公司逐年加大高科技研发投入．下图1是该公司2013年至2022年的年份代码x和年研发投入y（单位：亿元）的散点图，其中年份代码1-10分别对应年份2013-2022．
   
根据散点图，分别用模型①，②作为年研发投入关于年份代码的经验回归方程模型，并进行残差分析，得到图2所示的残差图．结合数据，计算得到如下表所示的一些统计量的值：

75	2.25	82.5	4.5	120	28.35

表中．
(1)根据残差图，判断模型①和模型②哪一个更适宜作为年研发投入关于年份代码的经验回归方程模型？并说明理由；
(2)根据（1）中所选模型，求出关于的经验回归方程，并预测该公司2028年的高科技研发投入．
附：对于一组数据，其经验回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为．

【推荐3】某公司在市场调查中，发现某产品的单位定价x（单位：万元/吨）对月销售量y（单位：吨）有影响．对不同定价x_i和月销售量（）数据作了初步处理，

0.24	43	9	0.164	820	68	3956

表中．经过分析发现可以用来拟合y与x的关系．
（1）求y关于x的回归方程；
（2）若生产1吨产品的成本为1.6万元，那么预计价格定位多少时，该产品的月利润取最大值，求此时的月利润．
参考公式：，．