1 . 某大学为了了解数学专业研究生招生的情况，对近五年的报考人数（单位：个）进行了统计，得到如下统计数据：

年份	2017	2018	2019	2020	2021
年份编号x	1	2	3	4	5
报考人数y	30	60	100	140	170

(1)经分析，y与x存在显著的线性相关性，求y关于x的线性回归方程并预测2022年的报考人数；
(2)每年报考该专业研究生的考试成绩大致符合正态分布，根据往年统计数据，录取方案：总分在400分以上的直接录取，总分在[385，400]之间的进入面试环节，录取其中的80%，低于385分的不予录取，请预测2022年该专业录取的大约人数最后结果四舍五入，保留整数
参考公式和数据：，，
若随机变量X，则，，

2 . 《中华人民共和国道路交通安全法》第条规定：机动车行经人行横道时，应当减速慢行；遇到行人正在通过人行横道，应当停车让行，即“行让行人”.下表是某十字路口监控设备所抓拍的个月内驾驶员不“礼让行人”行为的统计数据：

月份	1	2	3	4	5	6
不“礼让斑马线"驾驶员人数	120	105	100	85	90	80

（1）请根据表中所给前个月的数据，求不“礼让行人”的驾驶员人数与月份之间的回归直线方程；
（2）若该十字路口某月不“礼让行人”驾驶员人数的实际人数与预测人数之差小于，则称该十字路口“礼让行人”情况达到“理想状态”.试判断月份该十字路口“礼让行人”情况是否达到“理想状态”？
（3）自罚单日起天内需完成罚款缴纳，记录月不“礼让行人”驾驶员缴纳罚款的情况，缴纳日距罚单日天数记为，若服从正态分布，求该月没能在 天内缴纳人数.
参考公式：

3 . 汇星百货今年春节期间，消费达到一定标准的顾客可进行一次抽奖活动，随着抽奖活动的有效开展，参与抽奖活动的人数越来越多，经理对春节前7天参加抽奖活动的人数进行统计，y表示第x天参加抽奖活动的人数，得到统计表格如下：

	1	2	3	4	5	6	7
	5	8	8	10	14	15	17

经过进一步统计分析，发现y与x具有线性相关关系
（1）请根据上表提供的数据，用最小二乘法求出y关于x的线性回归方程；
（2）若该活动只持续10天，估计共有多少名顾客参加抽奖．
参与公式：，，．

4 . 已知具有线性相关的两个变量x，y之间的一组数据如下:且回归方程是，则当时，y的预测值为（       ）

x	0	1	2	3	4
y	2.2	4.3	4.5	4.8	6.7

A．8.4

B．8.3

C．8.2

D．8.1

5 . 已知变量y与x线性相关，若，，且y与x的线性回归直线的斜率为6.5，则由y与x的线性回归方程可得，当时，________．

6 . 近年来，国家对西部发展出台了很多优惠政策，为了更有效促进发展，需要对一种旧能源材料进行技术革新，为了了解此种材料年产量（吨）对价格（万元/吨）和年利润（万元）的影响，有关部门对近五年此种材料的年产量和价格统计如表，若.

	1	2	3	4	5
	8	7	6	4

（1）求表格中的值；
（2）求关于的线性回归方程；
（3）若每吨该产品的成本为2万元，假设该产品可全部卖出，预测当年产量为多少时，年利润取得最大值？
参考公式：，.

7 . 某企业广告费支出与销售额（单位：百万元）数据如表所示：

广告费	6	4	8	2	5
销售额	50	40	70	30	60

（1）求销售额关于广告费的线性回归方程；
（2）预测当销售额为76百万元时，广告费支出为多少百万元.
回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：，.

8 . 习近平总书记在十九大报告中指出，必须树立和践行“绿水青山就是金山银山”的生态文明发展理念，这将进一步推动新能源汽车产业的迅速发展.以下是近几年我国某新能源乘用车的年销售量数据及其散点图：

年份	2015	2016	2017	2018	2019
分年代码	1	2	3	4	5
某新能源车年销量（万辆）	1.5	5.9	17.7	32.9	55.6

（1）某位同学根据以上数据和散点图，得出与的销售（万辆）两种回归模型①，②，请判断哪一种模型更适宜？（给出判断即可，不必说明理由）
（2）根据（1）的判断结果及表中数据，建立关于的回归方程，并预测2020年我国某新能源采用车的销售量(精确到0.1).
（3）我们可以用来刻画模型的拟合效果，越接近于1，表示回归的效果越好，现由散点图的样本点分布，也可以认为样本点集中在曲线的附近，用非线性回归模型求得关于的回归方程为，且.试与（2）中所求的回归模型比较，请用说明哪种模型的拟合效果更好.
附：最小二乘估计公式：，
参考数据（下面的，），，，，

9 . 随着我国中医学的发展，药用昆虫的需求愈米愈多．每年春暖花开后，昆虫大量繁殖．研究发现某类药用昆虫的个体产则数（单位：个）与温度（单位：℃）有关，科研人员随机挑选了3月份中的5天进行研究，收集了5组观测数据如下表：

温度/℃	9	11	13	12	8
产卵数/个	23	25	30	26	20

科研人员确定的研究方案是：先用前三组数据建立y关于x的线性回归方程，再用后两组数据进行检验．
（1）求关于的线性回归方程；
（2）若由线性回归方程行到后两组的估计数据与实际观测数据的误差均不超过2个，则认为线性同归方程足可靠的，试问（1）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公式分别为，）

10 . 某种产品的广告费支出与销售额之间有如下对应数据：

广告费用(万元)	0.2	0.4	0.5	0.6	0.8
销售额(万元)	3	4	6	5	7

销售额(万元)与广告费用(万元)之间有线性相关关系，回归方程为(为常数)，现在要使销售额达到7.8万元，估计广告费用约为万元.

A．0.75

B．0.9

C．1.5

D．2.5