1 . 一个车间为了估计加工某种新型零件所花费的时间，进行了10次试验，测得的数据如下：

零件个数x	10	20	30	40	50	60	70	80	90	100
加工时间y/min	62	68	75	81	89	95	102	108	115	122

(1)y与x之间是否具有相关关系?
(2)如果y与x之间具有相关关系，求回归直线方程．
(3)据此估计加工110个零件所用的时间．

2 . 某农科所对冬季大棚内的昼夜温差与某反季节大豆新品种发芽率之间的关系进行分析研究，他们分别记录了年月日至月日大棚内的昼夜温差与每天每颗种子中的发芽数，得到如下资料：

日期	月日	月日	月日	月日	月日
温差
发芽数颗

该农科所确定的研究方案是：先从这组数据中选取组，用剩下的组数据求线性回归方程，再用被选取的组数据进行检验．
(1)求选取的组数据恰好是相邻天数据的概率；
(2)若选取的是月日与月日的两组数据，试根据月日至月日的数据，求出关于的线性回归方程；
(3)若由线性回归方程得到的估计数据与所选出的检验数据的误差均不超过颗，则认为求得的线性回归方程是可靠的，试问：（2）中所得的线性回归方程是否可靠?

3 . 下表提供了某厂进行技术改造后生产产品过程中记录的产量x（单位：t）与相应的生产能耗y（单位：t标准煤）的几组对应数据：

x	3	4	5	6
y	2.5	3	4	4.5

(1)请画出表中数据的散点图，并求出y关于x的线性回归方程；
(2)已知该厂技术改造前产品的生产能耗为标准煤，试根据（1）中求出的线性回归方程，预测该厂技术改造后产品的生产能耗比技术改造前降低了多少t标准煤．

4 . 某兴趣小组欲研究昼夜温差大小与患感冒人数多少之间的关系，他们分别到气象局与某医院抄录了1〜6月份每月10日的昼夜温差情况与因患感冒而就诊的人数，得到如下资料：

日期	1月10日	2月10日	3月10日	4月10日	5月10日	6月10日
昼夜温差x/℃	10	11	13	12	8	6
就诊人数y/个	22	25	29	26	16	12

该兴趣小组确定的研究方案是：先从这6组数据中选取2组，用剩下的4组数据求线性回归方程，再用被选取的2组数据进行检验．
(1)若选取的是1月与6月的两组数据，请根据2〜5月份的数据，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所选出的检验数据的误差均不超过2人，则认为得到的线性回归方程是理想的．问：该小组所得线性回归方程是否理想？

7 . 一个车间为了规定工时定额，需要确定加工零件所花费的时间，为此进行了10次试验，收集数据如下表所示.

零件数x个	10	20	30	40	50	60	70	80	90	100
加工时间ymin	62	68	75	81	89	95	102	108	115	122

(1)画出散点图；
(2)建立加工时间关于零件数的一元线性回归模型（精确到0.001）；
(3)关于加工零件的个数与加工时间，你能得出什么结论？

8 . 已知变量y与x线性相关，若，，且与的线性回归直线的斜率为6.5，则线性回归方程是______．

9 . 随机抽取10家航空公司，对其最近一年的航班正点率和顾客投诉次数进行调查，所得数据如下：

航空公司编号	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
航班正点率/%	81.8	76.8	76.6	75.7	73.8	72.2	71.2	70.8	91.4	68.5
顾客投诉/次	21	58	85	68	74	93	72	122	18	125

顾客投诉次数和航班正点率之间是否呈现出线性相关关系？它们之间的相关程度如何？变化趋势有何特征？

10 . 某地最近十年粮食需求量逐年上升，下表是部分统计数据：

年份	2002	2004	2006	2008	2010
需求量（万吨）	236	246	257	276	286

（1）利用所给数据求年需求量与年份之间的回归直线方程；
（2）利用（1）中所求的直线方程预测该地2012年的粮食需求量.