【推荐1】理论预测某城市2020到2024年人口总数与年份的关系如下表所示：

年份202x(年)	0	1	2	3	4
人口数y(十万)	5	7	8	11	19

（1）请画出上表数据的散点图；
（2）指出x与y是否线性相关；
（3）若x与y线性相关，请根据上表提供的数据，用最小二乘法求出y关于x的回归方程；
（4）据此估计2025年该城市人口总数．
(参数数据：0×5＋1×7＋2×8＋3×11＋4×19＝132，0²＋1²＋2²＋3²＋4²＝30)

【推荐3】已知与之间的一组数据

	0	1	2	3
	1	3	5	7

（1）画出散点图；
（2）若与线性相关，写出线性回归方程必定经过的点；
（3）若与线性相关求出线性回归方程.
参考公式

【推荐1】为了解某地区经济发展情况，现对2012年~2021年该地区生产总值y（单位：百亿元）进行了统计，制成如下散点图，其中年份代码x的值1~10分别对应2012年至2021年．

(1)建立y关于x的线性回归方程（系数精确到0.01）；
(2)若2021年该地区生产总值为2150亿元，在此基础上根据（1）中的模型预测，2022年该地区生产总值能否实现的增长目标？
参考数据：，，，
参考公式：对于一组数据，回归方程中的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为．

【推荐2】某企业新研发了一种产品，产品的成本由原料成本及非原料成本组成.每件产品的非原料成本（元）与生产该产品的数量（千件）有关，经统计得到如下数据：

	1	2	3	4	5	6	7	8
	112	61		35		28	25	24

根据以上数据，绘制了散点图.观察散点图，两个变量不具有线性相关关系，现考虑用反比例函数模型和指数函数模型分别对两个变量的关系进行拟合.已求得用指数函数模型拟合的回归方程为与的相关系数.

(1)用反比例函数模型求关于的回归方程；
(2)用相关系数判断上述两个模型哪一个拟合效果更好（精确到，并用其估计产量为10千件时每件产品的非原料成本.
参考数据：

				360

参考公式：对于一组数据，其回归直线的斜率和截距的最小一乘估计分别为：，，相关系数

【推荐3】二手车经销商小王对其所经营的某一型号二手汽车的使用年数（）与销售价格（单位：万元/辆）进行整理，得到如表的对应数据：

使用年数
售价

（1）试求关于的回归直线方程；
（2）已知每辆该型号汽车的收购价格为（单位：万元），根据（1）中所求的回归方程，预测当为何值时，小王销售一辆该型号汽车所获得的利润最大？
参考公式：回归方程为，其中，