【推荐1】某校医务室欲研究昼夜温差大小与高三患感冒人数多少之间的关系，他们统计了2019年9月至2020年1月每月8号的昼夜温差情况与高三因患感冒而就诊的人数，得到如下资料：

日期	2019年9月8日	2019年10月8日	2019年11月8日	2019年12月8日	2020年1月8日
昼夜温差	5	8	12	13	16
就诊人数	10	16	26	30	35

该医务室确定的研究方案是先从这5组数据中选取2组，用剩下的3组数据求线性回归方程，再用被选取的2组数据进行检验.假设选取的是2019年9月8日与2020年1月8日的2组数据.
（1）求就诊人数关于昼夜温差的线性回归方程 （结果精确到0.01）
（2）若由（1）中所求的线性回归方程得到的估计数据与所选出的检验数据的误差均不超过3人，则认为得到的线性回归方程是理想的，试问该医务室所得线性回归方程是否理想？
参考公式：，.

【推荐2】近年来随着教育科研的不断进步，兼善中学教育质量不断提高，某知名机构对近年来升入北京航天航空大学兼善学子人数作了如下统计

年份	2018	2019	2020	2021	2022
时间代号
人数（人）

附：回归方程中，.
(1)求关于t的回归方程；
(2)用所求回归方程预测兼善中学2023年（t=6）升入北航的人数

【推荐3】一台还可以用的机器由于使用的时间较长，它按不同的转速生产出来的某机械零件有一些会有缺陷，每小时生产有缺陷零件的多少随机器运转的速率而变化，下表为抽样试验结果：

转速（转/秒）
每小时生产有缺陷的零件数（件）

通过观察散点图，发现与有线性相关关系：
（1）求关于的回归直线方程；
（参考：回归直线方程为，其中，）
（2）若实际生产中，允许每小时生产的产品中有缺陷的零件最多为个，那么机器的运转速度应控制在什么范围内？

【推荐1】假设关于某设备使用年限x（年）和所支出的维修费用y（万元）有如下统计资料：

	2	3	4	5	6
	2.2	3.8	5.5	6.5	7.0

若由资料知，y对x呈线性相关关系，试求：
（1）回归直线方程；
（2）估计使用年限为10年时，维修费用约是多少？

【推荐2】某电器公司的市场研究人员为了解公司的经营状况，对该公司最近六个月内的市场占有率进行了统计，结果如下表所示：

月份	1月	2月	3月	4月	5月	6月
月份代码	1	2	3	4	5	6
市场占有率（%）	11	13	16	15	20	21

(1)用相关系数说明市场占有率与月份代码之间的关系是否可用线性回归模型拟合？（结果保留两位小数）
(2)求关于的线性回归方程，并预测该公司10月份的市场占有率．
参考数据：，，，．
参考公式：相关系数，线性回归方程的斜率和截距的最小二乘法估计分别为，．

【推荐3】某刚开业的大型百货商场进行促销活动，统计得刚开始的五天内的客流量如下表：

天数	第一天	第二天	第三天	第四天	第五天
客流量（千人）	6.7	7.4	7.9	8.6	9.4

(1)求出日客流量y（千人）关于开业天数x（，2，3，4，5）之间的线性回归方程；
(2)根据市场经验，在促销活动期间，客流量增长速度遵循（1）中的线性回归方程．经过几天的调研发现，每天约有的人进行了饮食消费，约有的人进行了购物消费，且在购物消费的人中，约有的人进行了饮食消费．若该商场计划将促销活动持续进行20天，试判断能否实现第20天时商场内参与消费的人数超过1．5万人？
附：回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为：，．