3 . 某课外活动兴趣小组为了解某种植物的生长情况，收集了该种植物月生长量与月平均气温(℃)的6组数据.

编号	1	2	3	4	5	6
	14	15	17	18	20	21
	3	5	6	8	10	12

（1）请根据上面的数据求关于的线性回归方程(结果保留1位小数)；
（2）利用（1）中求出的线性回归方程进行残差分析.若用中的估计回归方程中的，由于随机误差，所以是的估计值，为相应点的残差.请填写下面的残差表，并绘制残差图，根据得到的残差图，分析该回归方程的拟合效果.
残差表：

编号	1	2	3	4	5	6
	14	15	17	18	20	21
	3	5	6	8	10	12

残差图：

参考数据：，，，.参考公式：线性回归方程中，，.

4 . 近几年，电商行业的蓬勃发展带动了快递业的迅速增长，快递公司揽收价格一般是采用“首重+续重”的计价方式.首重是指最低的计费重量，续重是指超过首重部分的计费重量，不满一公斤按一公斤计费.某快递网点将快件的揽收价格定为首重（不超过一公斤）8元，续重2元/公斤（例如，若一个快件的重量是0.6公斤，按8元计费；若一个快件的重量是1.4公斤，按元元元计费）.根据历史数据，得到该网点揽收快件重量的频率分布直方图如下图所示

（1）根据样本估计总体的思想，将频率视作概率，求该网点揽收快件的平均价格；
（2）为了获得更大的利润，该网点对“一天中收发一件快递的平均成本（单位：元）与当天揽收的快递件数（单位：百件）之间的关系”进行调查研究，得到相关数据如下表：

每天揽收快递件数（百件）	2	3	4	5	8
每件快递的平均成本（元）	5.6	4.8	4.4	4.3	4.1

根据以上数据，技术人员分别根据甲、乙两种不同的回归模型，得到两个回归方程：
方程甲：，方程乙：.
①为了评价两种模型的拟合效果，根据上表数据和相应回归方程，将以下表格填写完整（结果保留一位小数），分别计算模型甲与模型乙的残差平方和，，并依此判断哪个模型的拟合效果更好（备注：称为相应于点的残差，残差平方和；

每天揽收快递件数/百件		2	3	4	5	8
每天快递的平均成本/元		5.6	4.8	4.4	4.3	4.1
模型甲	预报值	5.2	5.0	4.8
	残差		0.2	0.4
模型乙	预报值	5.5	4.8	4.5
	预报值		0	0.1

②预计该网点今年6月25日（端午节）一天可以揽收1000件快递，试根据①中确定的拟合效果较好的回归模型估计该网点当天的总利润（总利润=（平均价格-平均成本）×总件数）.

5 . 某校数学建模学生社团进行了一项实验研究，采集了的一组数据如下表所示：

	2	3	4	5	6	7
	52.5	45	40	30	25	17.5

该社团对上述数据进行了分析，发现与之间具有线性相关关系．
附：在线性回归方程中，，其中为样本平均值．
(1)画出表中数据的散点图，并指出与之间的相关系数是正还是负；
(2)求出关于的线性回归方程，并写出当时，预测数据的值．

6 . 已知一组样本数据，，，，，画出相应散点图，发现变量，有较强的线性关系，利用最小二乘法得其回归方程为．若，则（       ）

A．

B．

C．

D．

7 . 某出版社单册图书的成本费y（元）与印刷册数x（千册）有关，经统计得到数据如下：

x	1	2	3	5	7	10	11	20	25	30
y	9.02	5.27	4.06	3.03	2.59	2.28	2.21	1.89	1.80	1.75

(1)根据以上数据画出散点图（可借助统计软件），并根据散点图判断：与中哪一个适宜作为回归方程模型?
(2)根据（1）的判断结果，试建立成本费y关于印刷册数x的回归方程；
(3)利用回归方程估计印刷26000册图书的单册成本（结果保留两位小数）．

8 . 20个工业企业某年的平均固定资产价值与总产值（单位：百万元）如下表所示．

企业编号	年平均固定资产价值	年总产值	企业编号	年平均固定资产价值	年总产值
1	36	32.0	11	50	45.5
2	43	40.2	12	70	65.0
3	50	47.5	13	62	56.0
4	40	41.5	14	58	55.0
5	55	51.0	15	52	55.0
6	58	53.4	16	63	57.0
7	38	33.8	17	64	54.2
8	45	42.8	18	53	56.5
9	47	45.6	19	54	50.2
10	42	40.8	20	56	49.2

设年平均固定资产价值为x，年总产值为y，单位均为百万元．试画出散点图，计算相关系数．

9 . 5名学生的数学和物理成绩如下表，画出散点图，并判断它们是否具有相关关系．

学生 学科	A	B	C	D	E
数学	80	75	70	65	60
物理	70	66	68	64	62

相关系数公式

10 . 一只红铃虫的产卵数y和温度x有关，现收集了7组观测数据如下表所示：

温度	21	23	25	27	29	32	35
产卵个数个	7	11	21	24	66	115	325

(1)画出散点图，根据散点图判断与哪一个适宜作为产卵数y关于温度x的回归方程类型（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.
（附：可能用到的公式，可能用到的数据如下表所示：

27.430	81.290	3.612	147.700	2763.764	705.592	40.180

（对于一组数据，其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为.）