【推荐1】假设关于某设备的使用年限(年)和所支出的年平均维修费用(万元)(即维修费用之和除以使用年限),有如下的统计资料：

使用年限	2	3	4	5	6
维修费用	2.2	3.8	5.5	6.5	7.0

（1）画出散点图；
（2）求关于的线性回归方程；
（3）估计使用年限为10年时所支出的年平均维修费用是多少?
参考公式：   

【推荐2】为落实扶贫政策，某社区应上级扶贫办的要求，对本社区所有贫困户每年年底进行收入统计，下表是该社区贫困户A从2016年至2019年的收入统计数据，其中x为年份代码，y（单位：百元）为贫困户A的人均年纯收入．

年份	2016年	2017年	2018年	2019年
年份代码x	1	2	3	4
人均年纯收入y（百元）	25	28	32	35

(1)作出贫困户A的人均年纯收入的散点图；
(2)根据上表数据，求出y关于x的线性回归方程，并估计贫困户A在2020年能否脱贫．（注：假定2020年的脱贫标准为人均年纯收入不低于3800元）

【推荐3】以下是收集到的新房屋销售价格y与房屋大小x的数据：

房屋大小x（m2）	80	105	110	115	135
销售价格y（万元）	18.4	22	21.6	24.8	29.2

（1）画出数据的散点图；
（2）用最小二乘法估计求线性回归方程.以下是所用到的公式

【推荐1】某淘宝商城在2017年前7个月的销售额(单位:万元)的数据如下表，已知与具有较好的线性关系.

月份	1	2	3	4	5	6	7
销售额	58	66	72	88	96	104	118

(1)求关于的线性回归方程；
(2)分析该淘宝商城2017年前7个月的销售额的变化情况，并预测该商城8月份的销售额.
附:回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：
，.

【推荐2】一个车间为了规定工时定额，需要确定加工零件所花费的时间，为此进行了次试验，收集数据如下：

零件数(个)
加工时间(分)

（1）与是否具有线性相关关系？
（2）如果与具有线性相关关系，求关于的回归直线方程.

【推荐3】某地区某农产品近几年的产量统计如表：

年份	2012	2013	2014	2015	2016	2017
年份代码	1	2	3	4	5	6
年产量（万吨）	6.6	6.7	7	7.1	7.2	7.4

（1）根据表中数据，建立关于的线性回归方程；
（2）根据线性回归方程预测2019年该地区该农产品的年产量．     
附：，.              参考数据:

【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2】某种产品的广告费支出x（单位：百万元）与销售额y单位：百万元）之间有如下的对应数据：

x	2	4	5	6	8
y	30	40	60	50	70

(1)求；
(2)求y关于x的线性回归方程.
(3)如果广告费支出为9百万元，预测销售额大约为多少百万元？
参考公式：用最小二乘法求线性回归方程系数公式：..

【推荐3】某大学一男生统计了本宿舍7名舍友的体重y（单位：kg）与身高x（单位：cm）的数据，见下表：

姓名	吕聪	梁力	李泽文	张天哲	王硕	武勇	商宝清
身高	161	175	169	178	173	168	180
体重	52	62	54	70	66	57	73

(1)若根据表中数据计算得到y关于x的线性回归方程为，求；
(2)为判断（1）中回归方程的拟合效果，请求出相关指数的值（保留两位小数）．
参考公式及数据：，．