1 . 入夏以来，天气炎热，合肥地区用电负荷连创新高，某用户随机统计了家里某4天用电量（千瓦·时）与当天气温（℃）情况，数据如下表：

气温（℃）	30	32	34	36
用电量（千瓦∙时）	20	26	30	36

（1）请根据提供的数据，计算，，用最小二乘法求出y关于x的线性回归方程；
（2）请估计当时的y值.
参考公式：，.

2 . 某市2013年至2019年新能源汽车y（单位：百台）的数据如下表：

年份	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
年份代号x	1	2	3	4	5	6	7
新能源汽车y	5	8	8	10	14	15	17

（Ⅰ）求y关于x的线性回归方程，并预测该市2021年新能源汽车台数；
（Ⅱ）该市某公司计划投资600台“双枪同充”（两把充电枪）、“一拖四群充”（四把充电枪）的两种型号的直流充电桩．按要求，充电枪的总把数不少于该市2021年新能源汽车预测台数，若双枪同充、一拖四群充的每把充电枪的日利润分别为25元，10元，问两种型号的充电桩各安装多少台时，才能使日利润最大，求出最大日利润.
附：回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为

3 . 随着我国经济的发展，居民的储蓄存款逐年增长.设某地区城乡居民人民币储蓄存款（年底余额）如下表：

年份	2013	2014	2015	2016	2017
时间代号	1	2	3	4	5
储蓄存款／千亿元	5	6	7	8	10

（1）求关于的线性回归方程；
（2）用所求回归方程预测该地区2019年的人民币储蓄存款.
（附： ，其中，为样本平均值）

4 . 某单位为了了解用电量y度与气温x ℃之间的关系,随机统计了某4天的用电量与当天气温,并制作了对照表:由表中数据得线性回归方程=bx+a中b=-2,预测当气温为-4 ℃时,用电量度数为(　　)

A．68

B．67

C．65

D．64

5 . 某百货公司1~6月份的销售量与利润的统计数据如表:

月份	1	2	3	4	5	6
销售量x/万件	10	11	13	12	8	6
利润y/万元	22	25	29	26	16	12

(1)根据2~5月份的统计数据,求出y关于x的回归直线方程x+;
(2)若由回归直线方程得到的估计数据与剩下的检验数据的误差均不超过2万元,则认为得到的回归直线方程是理想的,试问所得回归直线方程是否理想?
附：

6 . 已知x，y的取值如下表所示：

x	2	3	4
y	6	4	5

如果y与x线性相关，且线性回归方程为，则 ＝(　　)

A．	B．－
C．	D．1

7 . 一位妈妈记录了孩子6至9岁的身高（单位：cm），所得数据如下表：

年龄（岁）	6	7	8	9
身高（cm）	118	126	136	144

由散点图可知，身高与年龄之间的线性回归方程为，预测该孩子10岁时的身高为

A．154

B．153

C．152

D．151

8 . 某种产品的广告费支出与销售额（单位：百万元）之间有如下对应数据，则其线性回归方程是_________.

	2	4	5	6	8
	30	40	60	50	70