为有效防控疫情，于2021年9月开始，多省份相继启动新冠疫苗加强免疫接种工作.新冠疫苗接种一段时间后，有保护效果削弱的情况存在，加强针的接种则会使这种下降出现“强势反弹”.研究结果显示，接种加强针以后，受种者的抗体水平将大幅提升，加强免疫14天后，抗体水平相当于原来的10-30倍，6个月后，能维持在较高水平，并且对德尔塔等变异株出现良好交叉中和作用.某市开展加强免疫接种工作以来，在某一周的接种人数（单位：万人）如下表所示：
设天数为x（
），规定星期一为
.
(1)若y与x（
）具有线性相关关系，求y关于x的线性回归方程；
(2)根据（1）中所求的线性回归方程分别计算星期五，星期六的预报值
，并与当日接种人数的真实值y进行比较.若都满足
，则可用此线性回归方程预测以后的接种人数.请判断（1）中所求的线性回归方程是否可以预测以后的接种人数？若可预测，请预测星期日的接种人数a；若不可预测，请说明理由.
参考公式：
，
.
| 星期一 | 星期二 | 星期三 | 星期四 | 星期五 | 星期六 | 星期天 | |
| 当日接种人数y（万人） | 1.7 | 1.9 | 2.1 | 2.3 | 2.4 | 2.5 | a |
），规定星期一为.(1)若y与x（
）具有线性相关关系，求y关于x的线性回归方程；(2)根据（1）中所求的线性回归方程分别计算星期五，星期六的预报值
，并与当日接种人数的真实值y进行比较.若都满足，则可用此线性回归方程预测以后的接种人数.请判断（1）中所求的线性回归方程是否可以预测以后的接种人数？若可预测，请预测星期日的接种人数a；若不可预测，请说明理由.参考公式：
，.
更新时间：2022-07-24 20:34:44
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【推荐1】近年来，国资委、党委高度重视扶贫开发工作，坚决贯彻落实中央扶贫工作重大决策部署，在各个贫困县全力推进定点扶贫各项工作，取得了积极成效.某贫困县为了响应国家精准扶贫的号召，建了一些蔬菜大棚供村民承包管理，已知土地的使用面积以及相应的管理时间的关系如下表所示：
并调查了某村300名村民参与管理的意愿，得到的部分数据如下表所示：
（1）求出相关系数r（保留三位小数）的大小，并判断管理时间y与土地使用面积x是否有较强的相关关系？若有，求出线性回归方程
.
（2）是否有99.9%的把握认为村民的性别与参与管理的意愿有关？
参考公式：
，
；
，
参考数据：
| 土地使用面积（单位：亩） | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 管理时间（单位：月） | 8 | 10 | 13 | 20 | 24 |
| 愿参与管理 | 不愿参与管理 | |
| 男性村民 | 150 | 50 |
| 女性村民 | 50 |
.（2）是否有99.9%的把握认为村民的性别与参与管理的意愿有关？
参考公式：
，；， | 0.010 | 0.005 | 0.001 |
 | 6.635 | 7.879 | 10.828 |
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【推荐2】新冠疫情期间，口罩的消耗量日益增加，某药店出于口罩进货量的考虑，连续9天统计了第
天的口罩的销售量
（百件），得到的数据如下：
，
，
，
，
．
参考公式：相关系数
；对于一组具有线性相关关系的数据
，其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为
，
.
(1)若用线性回归模型拟合y与x之间的关系，求该回归直线的方程；
(2)统计学家甲认为用（1）中的线性回归模型（下面简称模型1）进行拟合，不够精确，于是尝试使用非线性模型（下面简称模型2）得到
与之间的关系，且模型2的相关系数
，试通过计算说明模型1，2中，哪一个模型的拟合效果更好．
天的口罩的销售量（百件），得到的数据如下：，，，，．参考公式：相关系数
；对于一组具有线性相关关系的数据，其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为，.(1)若用线性回归模型
拟合y与x之间的关系，求该回归直线的方程；(2)统计学家甲认为用（1）中的线性回归模型（下面简称模型1）进行拟合，不够精确，于是尝试使用非线性模型（下面简称模型2）得到
与之间的关系，且模型2的相关系数，试通过计算说明模型1，2中，哪一个模型的拟合效果更好．
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【推荐1】“绿水青山就是金山银山”的生态文明发展理念已经深入人心，这将推动新能源汽车产业的迅速发展.下表是2019年我国某地区新能源乘用车的前5个月销售量与月份的统计表：
（1）利用线性相关系数
判断
与
的线性相关性，并求出线性回归方程
（2）根据线性回归方程预报2019年6月份的销售量约为多少万辆？
参考公式：
，；回归直线：．
，
| 月份代码 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 销售量（万辆） | 0.5 | 0.6 | 1 | 1.4 | 1.5 |
（1）利用线性相关系数
判断与的线性相关性，并求出线性回归方程（2）根据线性回归方程预报2019年6月份的销售量约为多少万辆？
参考公式：
，；回归直线：．，
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【推荐2】随着旅游观念的转变和旅游业的发展，国民在旅游休闲方面的投入不断增多，民众对旅游的需求也在不断提高.某村村委会统计了
年到
年每年春节期间外出旅游的家庭数，具体统计数据如下表所示：
(1)从这
年中随机抽取
年，求春节期间外出旅游的家庭数至少有
年多于
的概率；
(2)利用所给数据，求出春节期间外出旅游的家庭数与年份之间的回归方程；
(3)利用（2）中所求出的回归方程估计该村
年在春节期间外出旅游的家庭数.
年到年每年春节期间外出旅游的家庭数，具体统计数据如下表所示：年份 |
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家庭数 |
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年中随机抽取年，求春节期间外出旅游的家庭数至少有年多于的概率；(2)利用所给数据，求出春节期间外出旅游的家庭数与年份之间的回归方程
；(3)利用（2）中所求出的回归方程估计该村
年在春节期间外出旅游的家庭数.
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【推荐3】为了巩固拓展脱贫攻坚的成果，振兴乡村经济，某知名电商平台决定为脱贫乡村的特色水果开设直播带货专场．该特色水果的热卖黄金时段为2021年7月10日至9月10日，为了解直播的效果和关注度，该电商平台统计了已直播的2021年7月10日至7月14日时段中的相关数据，这5天的第x天到该电商平台专营店购物的人数y（单位：万人）的数据如下表：
(1)依据表中的统计数据，请判断该电商平台的第x天与到该电商平台专营店购物的人数y（单位：万人）是否具有较高的线性相关程度？（参考：若
，则线性相关程度一般，若
，则线性相关程度较高，计算r时精确度为0.01）
(2)求购买人数y与直播的第x天的线性回归方程；用样本估计总体，请预测从2021年7月10日起的第38天到该专营店购物的人数（单位：万人）．
参考数据：
，
，
．
附：相关系数
，回归直线方程的斜率
，截距
．
日期 | 7月10日 | 7月11日 | 7月12日 | 7月13日 | 7月14日 |
第x天 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
人数y（单位：万人） | 75 | 84 | 93 | 98 | 100 |
，则线性相关程度一般，若，则线性相关程度较高，计算r时精确度为0.01）(2)求购买人数y与直播的第x天的线性回归方程；用样本估计总体，请预测从2021年7月10日起的第38天到该专营店购物的人数（单位：万人）．
参考数据：
，，．附：相关系数
，回归直线方程的斜率，截距．
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