1 . 某冷饮公司为调研时间与冷饮销售量间的关系，将今年1-6月的销量进行统计，得到月销量y(单位:万瓶)与时间x(时间:月)之间的对应表如下:

月份：x	1	2	3	4	5	6
月销量：y	0.7	1.3	2.2	3.4	4.6	5.8

（1）根据上表可知，月销量y与月份x之间成线性相关关系，求y关于x的线性回归方程(结果精确到0.01)；
（2）根据线性回归方程预测7月份的月销量为多少万瓶.
附：，

2 . 某家庭2015-2019年的年收入和年支出情况统计如下表：

（1）已知与具有线性相关关系，求关于的线性回归方程（精确到0.01）；
（2）假设受新冠肺炎疫情影响，该家庭2020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2020年的年支出金额.
（参考公式：回归方程中斜率和截距的最小二乘估计分别为，）

3 . 某公司生产部门调研发现，该公司第二，三季度的用电量与月份线性相关，数据统计如下：

月份	4	5	6	7	8	9
用电量（千瓦时）	6	16	27	55	46	56

但核对电费报表时发现一组数据统计有误．
（1）请指出哪组数据有误，并说明理由；
（2）在排除有误数据后，求用电量与月份之间的回归直线方程，并预测统计有误那个月份的用电量．（结果精确到）
附：，

4 . 某地区某农产品的销售量与年份有关，下表是近五年的部分统计数据：

年份	2010	2012	2014	2016	2018
销售量（吨）	114	115	116	116	114

用所给数据求年销售量（吨）与年份之间的回归直线方程，并根据所求出的直线方程预测该地区2019年该农产品的销售量.
参考公式：.

5 . 将某产品投入甲、乙、丙、丁四个商场进行销售，五天后，统计了购买该产品的所有顾客的年龄情况以及甲商场这五天的销售情况如频率发布直方图所示：

甲商场五天的销售情况

销售第天	1	2	3	4	5
第天的销量	11	13	12	15	14

（1）试计算购买该产品的顾客的平均年龄；
（2）根据甲商场这五天的销售情况，求与的回归直线方程.
参考公式：
回归直线方程中，，.