为响应党中央“持贫攻坚”的号召，某单位指导一贫困村通过种植紫甘薯来提高经济收入.紫甘薯对环境温度要求较高，根据以往的经验，随着温度的升高，其死亡株数有增长的趋势.下表给出了2018年种植的一批试验紫甘薯在不同温度时死亡的株数：
经计算：
，
，其中
，
分别为试验数据中的温度和死亡株数，i=1，2，3，4，5，6.（参考：
，
）
(1)求
关于x的线性回归方程
（
和
都精确到0.01）；
(2)用（1）中的线性回归模型预测温度为35℃时该批紫甘薯的死亡株数（结果取整数）.
温度x/℃ | 21 | 23 | 24 | 27 | 29 | 32 |
死亡数y/株 | 6 | 11 | 20 | 27 | 57 | 77 |
，，其中，分别为试验数据中的温度和死亡株数，i=1，2，3，4，5，6.（参考：，）(1)求
关于x的线性回归方程（和都精确到0.01）；(2)用（1）中的线性回归模型预测温度为35℃时该批紫甘薯的死亡株数（结果取整数）.
更新时间：2022-09-11 16:08:44
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【推荐1】数字经济的发展需要
、云计算、大数据及物联网等新型基础设施的支撑，作为新基建之首，对我国数字经济的发展有着重要的意义．技术在我国已经进入高速发展阶段，宽带业务办理量也逐渐上升．某营业厅统计了2021年7月至2022年1月宽带业务办理量（单位：单），如表所示：
(1)由表中数据可知，可用线性回归模型拟合
与
之间的关系，请用相关系数加以说明（结果精确到0．01）；
(2)求出关于的线性回归方程，并估计该营业厅2022年6月的宽带业务办理量．
参考数据：
，
，
，
，
．
参考公式：相关系数
， 
，
．
、云计算、大数据及物联网等新型基础设施的支撑，作为新基建之首，对我国数字经济的发展有着重要的意义．技术在我国已经进入高速发展阶段，宽带业务办理量也逐渐上升．某营业厅统计了2021年7月至2022年1月宽带业务办理量（单位：单），如表所示：时间 | 2021年7月 | 2021年8月 | 2021年9月 | 2021年10月 | 2021年11月 | 2021年12月 | 2022年1月 |
月份编号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 290 | 330 | 360 | 440 | 480 | 520 | 590 |
与之间的关系，请用相关系数加以说明（结果精确到0．01）；(2)求出
关于的线性回归方程，并估计该营业厅2022年6月的宽带业务办理量．参考数据：
，，，，．参考公式：相关系数
， ，．
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【推荐2】如图是M市某爱国主义教育基地宣传栏中标题为“2015～2022年基地接待青少年人次”的统计图．根据该统计图提供的信息解决下列问题．
①参考数据：
| 0 | 1 | 2 | 3 |
|
|
| 90 | 330 |
②参考公式：对于一组数据
，其回归直线的斜率和截距的最小二乘法公式分别为：
．
(1)求M市爱国主义教育基地所统计的8年中接待青少年人次的平均值和中位数；
(2)由统计图可看出，从2019年开始，M市爱国主义教育基地接待青少年的人次呈直线上升趋势，请你用线性回归分析的方法预测2024年基地接待青少年的人次．
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【推荐3】PM2.5是指空气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物（也称可入肺颗粒物），为了探究车流量与PM2.5的浓度是否相关，现采集到某城市周一至周五某一时间段车流量与PM2.5浓度的数据如下表：
（1）根据上表数据，用最小二乘法，求出y关于x的线性回归方程
•x
；
（2）若周六同一时间段车流量200万辆，试根据（1）求出的线性回归方程，预测此时PM2.5的浓度为多少？
（参考公式：
，
•
；参考数据：
xi＝540，yi＝420）
| 时间 | 周一 | 周二 | 周三 | 周四 | 周五 |
| 车流量x（万辆） | 100 | 102 | 108 | 114 | 116 |
| PM2.5的浓度y（微克/立方米） | 78 | 80 | 84 | 88 | 90 |
•x；（2）若周六同一时间段车流量200万辆，试根据（1）求出的线性回归方程，预测此时PM2.5的浓度为多少？
（参考公式：
，•；参考数据：xi＝540，yi＝420）
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【推荐1】改革开放以来，我国高等教育事业有了迅速发展，尤其是城市高中的本科录取率.现得到某城市从2014-2018年的本科录取成绩，为了便于计算，将2014年编号为
，2015年编号为
，…，2018年编号为
，如果将每年的本科录取率记作
，把年份对应编号到作为自变量，记作，得到如下数据：
（1）画出散点图；
（2）试建立关于的回归方程；
（3）已知该城市2019年本科录取率为
，2020年本科录取率为
.若
，则认为该回归方程精确度较高，试用2019年和2020年的数据判断能否用该方程预测2021年该城市的本科录取率，若不能，请说明理由；若能，请预测2021年该城市的本科录取率.
参考公式：
，
.
，2015年编号为，…，2018年编号为，如果将每年的本科录取率记作，把年份对应编号到作为自变量，记作，得到如下数据：| 年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 |
| 自变量 | | |  |  | |
| 本科录取率 |  |  |  |  |  |
（2）试建立
关于的回归方程；（3）已知该城市2019年本科录取率为
，2020年本科录取率为.若，则认为该回归方程精确度较高，试用2019年和2020年的数据判断能否用该方程预测2021年该城市的本科录取率，若不能，请说明理由；若能，请预测2021年该城市的本科录取率.参考公式：
，.
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【推荐2】下表是关于某设备的使用年限x(年)和所需要的维修费用y(万元)的几组统计数据：
（1）请在给出的坐标系中画出上表数据的散点图；
（2）请根据上表提供的数据，用最小二乘法求出y关于x的线性回归方程
＝
x＋
；
其中＝
，＝
－
.
（3）若维修费用超过12万元时，设备停止使用，则设备最多使用几年？
(参考数值：2×2.2＋3×3.8＋4×5.5＋5×6.5＋6×7.0＝112.3)
| x | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| y | 2.2 | 3.8 | 5.5 | 6.5 | 7.0 |
（2）请根据上表提供的数据，用最小二乘法求出y关于x的线性回归方程
＝x＋；其中
＝，＝－.（3）若维修费用超过12万元时，设备停止使用，则设备最多使用几年？
(参考数值：2×2.2＋3×3.8＋4×5.5＋5×6.5＋6×7.0＝112.3)
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【推荐3】下表提供了工厂技术改造后某种型号设备的使用年限x和所支出的维修费y（万元）的几组对照数据:
（1）若知道y对x呈线性相关关系，请根据上表提供的数据，用最小二乘法求出y关于x的线性回归方程
；
（2）已知该工厂技术改造前该型号设备使用10年的维修费用为9万元，试根据（1）求出的线性回归方程，预测该型号设备技术改造后，使用10年的维修费用能否比技术改造前降低?参考公式:
，.
x（年） | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
y（万元） | 1 | 2.5 | 3 | 4 | 4.5 |
；（2）已知该工厂技术改造前该型号设备使用10年的维修费用为9万元，试根据（1）求出的线性回归方程，预测该型号设备技术改造后，使用10年的维修费用能否比技术改造前降低?参考公式:
，.
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