1 . 某家庭2015～2019年的年收入和年支出情况统计如表：

年份收入和支出	2015年	2016年	2017年	2018年	2019年
收入（万元）	9	9.6	10	10.4	11
支出（万元）	7.3	7.5	8	8.5	8.7

（1）已知与具有线性相关关系，求关于的线性回归方程（系数精确到0.01）；
（2）假设受新冠肺炎疫情影响，该家庭2021年的年收入为9.5万元，请根据（1）中的线性回归方程预测该家庭2021年的年支出金额．
附：回归方程中的斜率的最小二乘估计公式为．

2 . 某连锁经营公司所属5个零售店某月的销售额和利润额资料如下表：

商店名称
销售额/千万元	3	5	6	7	9
利润额/百万元	2	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性；

（2）用最小二乘法计算利润额对销售额的回归直线方程；
（3）当销售额为（千万元）时，估计利润额的大小．
参考公式：，，，

3 . 某企业常年生产一种出口产品，自年以来，每年在正常情况下，该产品产量平稳增长．已知年为第年，前年年产量（万件）如下表所示：（1）画出年该企业年产量的散点图；
（2）建立一个能基本反映（误差小于）这一时期该企业年产量变化的函数模型，并求出函数解析式；
（3）年（即）因受到某国对我国该产品反倾销的影响，年产量减少，试根据所建立的函数模型，确定年的年产量为多少？

4 . 某贫困地区截至2018年底，按照农村家庭人均年纯收入8000元的小康标准，该地区仅剩部分家庭尚未实现小康.现从这些尚未实现小康的家庭中随机抽取50户，得到这50户家庭2018年的家庭人均年纯收入的频率分布直方图.
（1）补全频率分布直方图，并求出这50户家庭人均年纯收入的中位数和平均数（精确到元）；
（2）2019年7月，为估计该地能否在2020年全面实现小康，统计了该地当时最贫困的一个家庭2019年1至6月的人均月纯收入如表：

月份/2019(时间代码)	1	2	3	4	5	6
人居月纯收入 (元)	275	365	415	450	470	485

由散点图及相关性分析发现：家庭人均月纯收入与时间代码之间具有较强的线性相关关系，请求出回归直线方程；并由此估计该家庭2020年1月的家庭人均月纯收入.

①可能用到的数据：；
②参考公式：线性回归方程中，，.

5 . 随着我国经济的发展，居民收入逐年增长.某地区2014年至2018年农村居民家庭人均纯收入（单位：千元）的数据如下表：

年份	2014	2015	2016	2017	2018
年份代号	1	2	3	4	5
人均纯收入	5	4	7	8	10

（1）求关于的线性回归方程；
（2）利用（1）中的回归方程，分析2014年至2018年该地区农村居民家庭人均纯收入的变化情况，并预测2019年该地区农村居民家庭人均纯收入为多少？
附：回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为，.

6 . 假设关于某设备的使用年限x和所支出的维修费用y（万元）有如下的统计资料：

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

若由资料知y对x呈线性相关关系.
（1）请画出上表数据的散点图；
（2）请根据最小二乘法求出线性回归方程的回归系数a，b；
（3）估计使用年限为10年时，维修费用是多少？

7 . 已知某地区某种昆虫产卵数和温度有关.现收集了一只该品种昆虫的产卵数（个）和温度（）的7组观测数据，其散点图如所示：

根据散点图，结合函数知识，可以发现产卵数和温度可用方程来拟合，令，结合样本数据可知与温度可用线性回归方程来拟合．根据收集到的数据，计算得到如下值：

27	74		182

表中，．
（1）求和温度的回归方程（回归系数结果精确到）；
（2）求产卵数关于温度的回归方程；若该地区一段时间内的气温在之间（包括与），估计该品种一只昆虫的产卵数的范围.（参考数据：，，，，．）
附：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．

8 . 下表提供了某厂节能降耗技术改造后生产甲产品过程中记录的产量（吨）与相应的生产能耗（吨标准煤）的几组对照数据.

	3	4	5	6
	2.5	3	4	4.5

（1）请根据上表数据，用最小二乘法求出关于的线性回归方程；
（2）已知该厂技改前生产100吨甲产品的生产能耗为90吨标准煤.试根据（1）求出的线性回归方程.预测生产100吨甲产品的生产能耗比技改前降低多少吨标准煤？
参考公式：，.

9 . 某公司在2014－2018年的收入与支出如下表所示：

收入（亿元）
支出（亿元）

根据表中数据可得回归方程为，依此估计2019年该公司收入为8亿元时支出为

A．4．2亿元

B．4．4亿元

C．5．2亿元

D．5．4亿元

10 . 某公司为了提高工效，需分析该公司的产量台与所用时间小时之间的关系，为此做了四次统计，所得数据如下：

产品台数台	2	3	4	5
所用时间小时		3	4

求出y关于x的线性回归方程 ；
预测生产10台产品需要多少小时？