1 . 现有某高新技术企业年研发费用投入(百万元)与企业年利润(百万元)之间具有线性相关关系,近5年的年研发费用和年利润的具体数据如表:

年研发费用（百万元）
年利润 （百万元）

数据表明与之间有较强的线性关系．
(1)求对的回归直线方程；
(2)如果该企业某年研发费用投入8百万元,预测该企业获得年利润为多少?
参考数据:回归直线的系数．

2 . 某地区2011年至2017年农村居民家庭人均纯收入y(单位：千元)的数据如下表：

年份	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017
年份代号t	1	2	3	4	5	6	7
人均纯收入y	2.9	3.3	3.6	4.4	4.8	5.2	5.9

(1)求样本中心点坐标；
(2)已知两变量线性相关，求y关于t的线性回归方程；
(3)利用(2)中的线性回归方程，分析2011年至2017年该地区农村居民家庭人均纯收入的变化情况，并预测该地区2019年农村居民家庭人均纯收入.
附：回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：.

3 . 已知变量与正相关，且由观测数据算得样本平均数，，则由该观测的数据算得的线性回归方程可能是

A．	B．
C．	D．

4 . 某公司在年的收入与支出情况如下表所示：

收入（亿元）
支出y（亿元）

根据表中数据可得回归直线方程为，依此名计，如果年该公司的收入为亿元时，它的支出为

A．亿元

B．亿元

C．亿元

D．亿元

5 . 从某高中随机选取5名高三男生,其身高和体重的数据如下表所示:

身高x/cm	160	165	170	175	180
体重y/kg	63	66	70	72	74

根据上表可得回归直线方程=0.56x+,据此模型预报身高为172 cm的高三男生的体重为(　　)

A．70.09 kg	B．70.12 kg
C．70.55 kg	D．71.05 kg