1 . 随着经济环境的好转，各地陆续出台刺激消费的政策，2020年4月以后，我国国民消费量日益增加．某地一大型连锁酒店4月到7月的营业额，统计如下：

月份：x	4	5	6	7
销售额：y（万元）	20	50	100	150

据分析，销售收入y（万元）与月份x具有线性相关关系．
（1）试求y关于x的线性回归方程；（参考数据：，）
（2）若该酒店的利润为，试估计该酒店从几月份起，月利润会超过60万元？
（附：在线性回归方程中，，．）

2 . 某化妆品公司为了增加其商品的销售利润，调查了该商品投入的广告费用x与销售利润y的统计数据如表：

广告费用x（万元）	2	3	5	6
销售利润y（万元）	5	7	9	11

由表中数据，得线性回归方程，则下列结论正确的是

A．	B．
C．直线l过点	D．直线l过点

3 . 某公司为了提高利润，从2012年至2018年每年对生产环节的改进进行投资，投资金额与年利润增长的数据如下表：

年份	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018
投资金额（万元）	4.5	5.0	5.5	6.0	6.5	7.0	7.5
年利润增长（万元）	6.0	7.0	7.4	8.1	8.9	9.6	11.1

（1）请用最小二乘法求出关于的回归直线方程（结果保留两位小数）；
（2）现从2012—2018年这7年中抽出三年进行调查，记年利润增长－投资金额，设这三年中（万元）的年份数为，求随机变量的分布列与期望.
参考公式：，.
参考数据：，.

4 . 如果某企业每月生猪的死亡率不超过百分之一，则该企业考核为优秀.现获得某企业2019年1月到8月的相关数据如下表所示：

月份	1月	2月	3月	4月	5月	6月	7月	8月
月养殖量/千只	3	4	5	6	7	9	10	12
月利润/十万元	3.6	4.1	4.4	5.2	6.2	7.5	7.9	9.1
生猪死亡数量/只	29	37	49	53	77	98	126	145

（1）求出月利润；y（十万元）关于月养殖量x（千只）的线性回归方程（精确到0.01）；
（2）若2019年9月份该企业月养殖量为1.4万只，请你预估该月月利润是多少万元_；
（3）从该企业2019年1月到8月这8个月中任意选取3个月，用X表示3个月中该企业考核获得优秀的个数，求X的分布列和数学期望.
参考数据：，，，
附：线性回归方程中，，

5 . 下表是某地一家超市在2018年一月份某一周内周2到周6的时间与每天获得的利润（单位：万元）的有关数据．

星期	星期2	星期3	星期4	星期5	星期6
利润	2	3	5	6	9

（1）根据上表提供的数据，用最小二乘法求线性回归直线方程；
（2）估计星期日获得的利润为多少万元．
参考公式：

6 . 若养殖场每个月生猪的死亡率不超过，则该养殖场考核为合格，该养殖场在2019年1月到8月养殖生猪的相关数据如下表所示：

月份	1月	2月	3月	4月	5月	6月	7月	8月
月养殖量/千只3	3	4	5	6	7	9	10	12
月利润/十万元	3.6	4.1	4.4	5.2	6.2	7.5	7.9	9.1
生猪死亡数/只	29	37	49	53	77	98	126	145

（1）从该养殖场2019年2月到6月这5个月中任意选取3个月，求恰好有2个月考核获得合格的概率；
（2）根据1月到8月的数据，求出月利润y（十万元）关于月养殖量x（千只）的线性回归方程（精确到0.001）.
（3）预计在今后的养殖中，月利润与月养殖量仍然服从（2）中的关系，若9月份的养殖量为1.5万只，试估计：该月利润约为多少万元？
附：线性回归方程中斜率和截距用最小二乘法估计计算公式如下：，
参考数据：.

7 . 某果园种植“糖心苹果”已有十余年,为了提高利润,该果园每年投入一定的资金,对种植､采摘､包装､宣传等环节进行改进.如图是2009年至2018年,该果园每年的投资金额(单位:万元)与年利润增量(单位:万元)的散点图:
该果园为了预测2019年投资金额为20万元时的年利润增量,建立了关于的两个回归模型;
模型①:由最小二乘公式可求得与的线性回归方程:;
模型②:由图中样本点的分布,可以认为样本点集中在曲线:的附近,对投资金额做交换,令,则,且有,,,.

(1)根据所给的统计量,求模型②中关于的回归方程;
(2)分别利用这两个回归模型,预测投资金额为20万元时的年利润增量(结果保留两位小数);
(3)根据下列表格中的数据,比较两种模型的相关指数,并说明谁的预测值精度更高､更可靠.

回归模型	模型①	模型②
回归方程
	102.28	36.19

附:样本的最小乘估计公式为,;
相关指数.
参考数据:,.

8 . 某公司对2019年1~4月份的获利情况进行了数据统计，如下表所示：

月份	1	2	3	4
利润/万元	5	6	6.5	8

利用线性回归分析思想，预测出2019年8月份的利润为11.6万元，则关于的线性回归方程为________.

9 . 某公司为了预测下月产品销售情况，找出了近7个月的产品销售量（单位：万件）的统计表：

月份代码	1	2	3	4	5	6	7
销售量（万件）

但其中数据污损不清，经查证，，.
（1）请用相关系数说明销售量与月份代码有很强的线性相关关系；
（2）求关于的回归方程（系数精确到0.01）；
（3）公司经营期间的广告宣传费（单位：万元）（），每件产品的销售价为10元，预测第8个月的毛利润能否突破15万元，请说明理由.（毛利润等于销售金额减去广告宣传费）
参考公式及数据：，相关系数，当时认为两个变量有很强的线性相关关系，回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为，.

10 . 已知统计某化妆品的广告费用（千元）与利润（万元）所得的数据如下表所示：从散点图分析，与有较强的线性相关性，且，若投入广告费用为千元，预计利润为__________．