【推荐1】某高科技公司对其产品研发年投资额x（单位：百万元）与其年销售量y（单位：千件）的数据进行统计，整理后得到如下统计表1和散点图．
表1：

x	1	2	3	4	5
y	0.5	1	1.5	3	5.5

(1)该公司科研团队通过分析散点图的特征后，计划分别用①和②两种方案作为年销售量y关于年投资额x的回归分析模型，经计算方案①为，请根据表2的数据，确定方案②的回归模型；
表2：

x	1	2	3	4	5
	-0.7	0	0.4	1.1	1.7

(2)根据下表中数据，用决定系数比较两种模型的拟合效果哪个更好，并选择拟合精度更高、更可靠的模型，预测当研发年投资额为7百万元时的年销售量．

经验回归方程
	1.9	0.1122

参考公式及数据：，

【推荐3】某公司为确定下一年度投入某种产品的宣传费，需了解年宣传费（单位：万元）对年销售量（单位：吨）和年利润（单位：万元）的影响．对近六年的年宣传费和年销售量，2，3，4，5，的数据作了初步统计，得到如下数据：

年份	2013	2014	2015	2016	2017	2018
年宣传费（万元）	38	48	58	68	78	88
年销售量（吨	16.8	18.8	20.7	22.4	24.0	25.5

经电脑模拟，发现年宣传费（万元）与年销售量（吨之间近似满足关系式
，即．对上述数据作了初步处理，得到相关的值如表：

75.3	24.6	18.3	101.4

根据所给数据，求关于的回归方程；
附：对于一组数据，，，，，，，其回归直线中的斜率和截距的最小二乘估计分别为，

【推荐1】为了解某社区居民的家庭年收入与年支出的关系，随机调查了该社区5户家庭，得到如下统计数据表：

年收入（万元）	9	9.5	10	10.5	11
年支出（万元）	11	10	8	6	5

参考公式：，
（1）求；
（2）求年收入与年支出的回归方程；
（3）据此估计，该社区一户家庭年收入为8万元，则家庭年支出为多少？

【推荐2】下表提供了某厂生产某产品过程中记录的产量（吨）与相应的生产能耗（吨标准煤）的几组对照数据：

x	2	4	6	8	10
y	4	5	7	9	10

(1)请根据上表提供的数据，用最小二乘法求出关于的线性回归方程；
(2)根据（1）中求出的线性回归方程，预测生产20吨该产品的生产能耗是多少吨标准煤？
附：回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计分别为：，

【推荐3】“足球进校园”一直是热议话题.2014年11月26日国务院召开全国青少年校园足球工作电视电话会议，强调教育部将主导校园足球，坚持体教结合，锐意改革创新，推出校园足球普及，促进青少年强身健体、全面发展，夯实国家足球事业人才基础．为了解某区域足球特色学校的发展状况，社会调查小组得到如下统计数据：

年份x	2016	2017	2018	2019	2020
足球特色学校的个数y（百个）	1.00	1.40	1.70	1.90	2.00

(1)根据上表数据，计算y与x的相关系数r，并说明y与x的线性相关程度的强弱；（结果保留两位小数）
(2)求y关于x的线性回归方程，并预测该区域2022年足球特色学校的个数．（结果保留整数）
（注：若，则认为y与x的线性相关程度较弱；若，则认为y与x的线性相关程度一般；若，则认为y与x的线性相关程度很强．）
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，．
参考数据：，．