对具有线性相关关系的变量x，y，测得一组数据如下：
根据上表，利用最小二乘法得它们的回归直线方程为
，据此模型预测当
时，y的估计值为（ ）
| x | 2 | 4 | 5 | 6 | 8 |
| y | 20 | 40 | 60 | 70 | 80 |
根据上表，利用最小二乘法得它们的回归直线方程为
，据此模型预测当时，y的估计值为（ ）| A．210.5 | B．211 | C．211.5 | D．212 |
更新时间：2021-09-05 11:21:24
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【知识点】 用回归直线方程对总体进行估计解读
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（单位：万元）和年饮食支出（单位：万元），调查显示年收入与年饮食支出具有线性相关关系，并由调查数据得到对的回归直线方程：．由回归直线方程可知，家庭年收入每增加1万元，则预计年饮食支出平均增加（ ）| A．0.067万元 | B．0.254 万元 | C．0.321万元 | D．0.575万元 |
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(单位:千瓦·时)与气温 (单位: )之间的关系,随机选取了4天的用电量与当天气温,并制作了以下对照表：| （单位：） | 17 | 14 | 10 | -1 |
（单位：千瓦 时） | 24 | 34 | 38 | 64 |
由表中数据得线性回归方程:
,则由此估计:当某天气温为12时,当天用电量约为（ ）| A．56千瓦时 | B．36千瓦时 | C．34千瓦时 | D．38千瓦时 |
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10℃
