1 . 用下列表格中的五对数据求得的经验回归方程为，则实数的值为（       ）

	196	197	200	203	204
	1	3	6	7

A．8

B．8.2

C．8.4

D．8.5

2 . 某小卖部为了了解热茶销售量y（杯）与气温x（℃）之间的关系，随机统计了某4天卖出的热茶的杯数与当天气温，并制作了对照表：

气温（℃）	18	13	10	﹣1
杯   数	24	34	38	64

由表中数据算得线性回归方程中的=﹣2，预测当气温为﹣5℃时，热茶销售量为（       ）杯．

A．50

B．60

C．70

D．80

3 . 2018年，中国某农科所对冬季昼夜温差与某反季节西瓜种子发芽数量之间的关系进行分析研究，他们记录了2017年12月1日至2017年12月5日的昼夜温差与每天100颗种子的发芽数，统计数据如下表：

日期	12月1日	12月2日	12月3日	12月4日	12月5日
温差	9	11	13	12	10
发芽数颗	18	25	30	26	21

农科所确定的研究方案：先从五组数据中选取两组，用剩下的三组数据求线性回归方程，再用被选取的两组数据进行检验.
（1）若选取的是2017年12月1日和2017年12月5日的数据，请根据12月2日至12月日的三组数据，求关于的线性回归方程；
（2）若由线性回归方程得到的估计数据与检验数据的误差均不超过2颗，则认为得到的线性回归方程是可靠的，试判断（1）中所得到的线性回归方程是否可靠.
注：

4 . 某产品的广告费用与销售额的统计数据如下表：

广告费用(万元)
销售额(万元)

根据上表可得回归方程中的为，据此模型预报广告费用为万元时销售额为______万元.

5 . 随着我国中医学的发展，药用昆虫的使用相应愈来愈多.每年春暖以后至寒冬前，是昆虫大量活动与繁殖的季节，易于采集各种药用昆虫.已知一只药用昆虫的产卵数y（单位：个）与一定范围内的温度x（单位：℃）有关，于是科研人员在3月份的31天中随机挑选了5天进行研究，现收集了该种药用昆虫的5组观测数据如表：

日期	2日	7日	15日	22日	30日
温度	10	11	13	12	8
产卵数个	23	25	30	26	16

科研人员确定的研究方案是：先从这五组数据中任选2组，用剩下的3组数据建立y关于x的线性回归方程，再对被选取的2组数据进行检验.
（1）若选取的是3月2日与30日的两组数据，请根据3月7日、15日和22日这三天的数据，求出y关于x的线性回归方程；
（2）若由线性回归方程得到的估计数据与选出的检验数据的误差均不超过2个，则认为得到的线性回归方程是可靠的，试问（i）中所得的线性回归方程是否可靠？
附：回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为：
，.

6 . 某公司为了解某产品的获利情况，将2019年1至7月份的销售收入(单位：万元)与纯利润(单位：万元)的数据进行整理后，得到如下表格：

月份	1	2	3	4	5	6	7
销售收入	13	13.5	13.8	14	14.2	14.5	15
纯利润	3.2	3.8	4	4.2	4.5	5	5.5

该公司先从这7组数据中选取5组数据求纯利润(单位：万元)关于销售收入(单位：万元)的线性回归方程，再用剩下的2组数据进行检验假设选取的是2月至6月的数据.
（1）求纯利润(单位：万元)关于销售收入(单位：万元)的线性回归方程(精确到0.01)；
（2）若由线性回归方程得到的估计数据与检验数据的误差均不超过0.1万元，则认为得到的线性回归方程是理想的.试问该公司所得的线性回归方程是否理想？
参考公式：，；参考数据：.

7 . 下列选项中正确的有（       ）

A．从匀速传递的产品生产流水线上，质检员每20分钟从中抽取一件产品进行某项指标检测，这样的抽样是分层抽样

B．已知变量x与y正相关，且由观测数据算得样本平均数＝3，＝3.5，则由该观测数据算得的回归方程可能是＝0.4x＋2.3

C．将某选手的9个得分(不完全相同)去掉1个最高分，去掉1个最低分，则平均数一定会发生变化

D．方差描述了一组数据围绕平均数波动的大小，方差越大，数据的离散程度越大，方差越小，数据的离散程度越小

8 . 某企业节能降耗技术改造后，在生产某产品过程中记录的产量(吨)与相应的生产能耗(吨)的几组对应数据如表，现发现表中有个数据看不清，已知回归直线方程为，下列说法正确的是（       ）

	2	3	4	5	6
	19	25	★	38	44

A．看不清的数据★的值为34

B．回归直线必经过样本点(4，★)

C．回归系数6.3的含义是产量每增加1吨，相应的生产能耗实际增加6.3吨

D．据此模型预测产量为7吨时，相应的生产能耗为50.9吨

9 . 某单位为了解用电量y度与气温之间的关系，随机统计了其中4天的用电量与当天气温，并制作了对照表：

气温（）	18	13	10
用电量（度）	24	34	38	64

由表中数据得回归直线方程，其中，预测当气温为时，用电量的度数约为（       ）

A．64	B．68
C．68.8	D．69.6

10 . 为得到某种作物种子的发芽率，立德中学生物兴趣小组的同学进行了如下研究：在不同的昼夜温差下统计每100颗种子的发芽数，得到了以下数据：

昼夜温差x（℃）	8	10	11	12	13
发芽数y（颗）	79	81	85	86	90

通过画散点图，同学们认为x和y之间存在线性相关关系，经讨论大家制定了如下规则：从这5组数据中选取3组数据求线性回归方程，再用剩下的2组数据进行检验，检验方法如下：用求得的线性回归方程分别计算剩余两组数据中昼夜温差数所对应的发芽数，再求与实际发芽数y的差值，若差值的绝对值都不超过2，则认为所求方程是“合适的回归方程”.
（1）请根据表中的后三组数据，求y关于x的线性回归方程；
（2）按照题目中的检验方法判断（1）中得到的方程是否是“合适的回归方程”；
（3）若100颗该作物种子的发芽率为n颗，则记为的发芽率，当发芽率为时，农户种植该种作物平均每亩地的收益为元，某农户有10亩土地，全部种植这种植物，种植期间昼夜温差大约为9℃，根据（1）中得到的线性回归方程估计该农户种植此种作物所获得的收益.（参考公式：线性回归方程中，的最小二乘估计分别为：.）