1 . 已知x与y之间的几组数据如下表：

x	1	2	3	4	5	6
y	0	2	1	3	3	4

假设根据上表数据所得线性回归直线方程为，若某同学根据上表中的前两组数据和，求得一次函数表达式为．判断b与的相对大小，以及a与的相对大小．

2 . 某公司为确定下一年度投入某种产品的宣传费，需了解年宣传费x（单位：千元）对年销售量y（单位：t）和年利润z（单位：千元）的影响．对近8年的年宣传费x；和年销售量数据作了初步处理，得到下面的散点图及一些统计量的值．

   

46.6	563	6.8	289.8	1.6	1469	108.8

表中．
(1)根据散点图判断，与哪一个适宜作为年销售量y关于年宣传费x的回归方程类型？
(2)根据（1）的判断结果及表中数据，建立y关于x的回归方程；
(3)已知这种产品的年利润z与x，y的关系为．根据（2）的结果回答下列问题：年宣传费时，年销售量及年利润的预测值是多少？年宣传费x为何值时，年利润的预测值最大？

3 . 如果某位同学10次考试的物理成绩y与数学成绩x如下表所示．

数学成绩x	76	82	72	87	93	78	89	66	81	76
物理成绩y	80	87	75	86	100	79	93	68	85	77

已知y与x线性相关：
(1)判断正相关还是负相关；
(2)求出y关于x的回归直线方程；
(3)该同学的数学成绩每提高3分，物理成绩估计能提高多少分？

4 . 某人工智能公司从某年起7年的利润情况如下表所示．

第x年	1	2	3	4	5	6	7
利润y/亿元	2.9	3.3	3.6	4.4	4.8	5.2	5.9

(1)计算出y与x之间的相关系数（精确到0.01），并求出y关于x的回归直线方程．
(2)根据回归直线方程，分别预测该人工智能公司第8年和第9年的利润．

6 . 有人收集了10年来某城市的居民年收入（即此城市所有居民在一年内的收入的总和）与某种商品的销售额的有关数据：

年份	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
年收入/亿元	32.2	31.1	32.9	35.8	37.1	38.0	39.0	43.0	44.6	46.0
商品销售额/万元	25.0	30.0	34.0	37.0	39.0	41.0	42.0	44.0	48.0	51.0

(1)画出散点图；
(2)求关于的线性回归方程；
(3)如果这座城市居民的年收入达到亿元，试估计这种商品的销售额．

9 . 下表是某小卖部6天卖出热茶的杯数（单位：杯）与当天气温（单位：℃）的对比表：

气温/℃	26	18	13	10	4	－1
杯数/杯	20	24	34	38	50	64

(1)根据上表中的数据画出散点图．
(2)你能从散点图中发现当天气温与卖出热茶的杯数近似地呈现什么关系吗?
(3)如果近似呈线性关系，请画出一条直线来近似地表示这种线性关系．
(4)如果某天的气温是－5℃，预测这天小卖部卖出热茶的杯数．

10 . 为研究某灌溉渠道水的流速y与水深x之间的相关关系，测得如下数据：

水深x/m	1.40	1.50	1.60	1.70	1.80	1.90	2.00	2.10
流速y/（）	1.70	1.79	1.88	1.95	2.03	2.10	2.16	2.21

求y关于x的回归直线方程．