【推荐1】某种产品的广告费支出与销售额 (单位：万元）具有较强的相关性，且两者之间有如下对应数据:

	2	4	5	6	8
	28	36	52	56	78

（1）求关于的线性回归方程；
（2）根据（1）中的线性回归方程，当广告费支出为10万元时，预测销售额是多少？
参考数据： ，，．
附：回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：
，.

【推荐2】某品牌奶茶公司计划在A地开设若干个连锁加盟店，经调查研究，加盟店的个数x与平均每个店的月营业额y(万元)具有如下表所示的数据关系：

x	2	4	6	8	10
y	20.9	20.2	19	17.8	17.1

(1)求y关于x的线性回归方程；
(2)根据(1)中的结果分析，为了保证平均每个加盟店的月营业额不少于14.6万元，则A地开设加盟店的个数不能超过几个?
参考公式:线性回归方程中的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为
，

【推荐3】某省的一个气象站观测点在连续4天里记录的指数与当天的空气水平可见度（单位： ）的情况如表1：

		700
	0.5	3.5	6.5	9.5

该省某市2017年9月指数频数分布如表2：

频数	3	6	12	6	3

（1）设，根据表1的数据，求出关于的线性回归方程；
（2）小李在该市开了一家洗车店，经统计，洗车店平均每天的收入与指数有相关关系，如表3：

日均收入（元）

根据表3估计小李的洗车店9月份平均每天的收入．

（附参考公式： ，其中， ）

【推荐1】下表数据为某地区某种农产品的年产量(单位：吨)及对应销售价格(单位：千元/吨).

	1	2	3	4	5
	70	65	55	38	22

（1）若与有较强的线性相关关系，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）若每吨该农产品的成本为千元，假设该农产品可全部卖出，预测当年产量为多少吨时，年利润最大？
参考公式：

【推荐2】2019年初，某零售业巨头入驻石家庄市.为确定开设分店的个数，该公司对已开设分店的其他地区的数据得到如下表格.记表示在各区开设的分店个数，表示这个分店的年收入之和.

(个)	2	3	4	5	6
(百万元)	2.5	3	4	4.5	6

（1）求关于的线性回归方程；
（2）假设该公司获得的总年利润（百万元）与之间满足试结合（1）中的线性回归方程，估计该公司在石家庄市需要开设多少分店，才能使得平均每个分店的年利润最大？
（注：，，）参考数据

【推荐3】某大学生参加社会实践活动，对某公司月份至月份销售某种配件的销售量及销售单价进行了调查，销售单价和销售量之间的一组数据如下表所示：

月份
销售单价（元）
销售量（件）

（1）根据至月份的数据，求出关于的回归直线方程；
（2）若由回归直线方程得到的估计数据与剩下的检验数据的误差不超过元，则认为所得到的回归直线方程是理想的，试问（1）中所得到的回归直线方程是否理想？
参考公式：回归直线方程，其中，，．

【推荐1】“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，并推出一系列措施推动校园足球普及，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的线性相关性强弱；
（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(精确到个).
(注：当，则认为y与x的线性相关性较弱；当，则认为y与x的线性相关性一般；当，则认为y与x的线性相关性很强)
附：回归方程：，其中；相关系数；参考数据：.

【推荐2】已知变量x和变量y的3对随机观测数据，，，计算两个变量的样本相关系数．能据此推出这两个变量线性相关吗？为什么？

【推荐3】某购物网站对在7座城市的线下体验店的广告费指出（万元）和销售额（万元）的数据统计如下表：

城市	A
广告费支出
销售额

(1)若用线性回归模型拟合与关系，求关于的线性回归方程；
(2)若用对数函数回归模型拟合与的关系，可得回归方程，经计算对数函数回归模型的相关系数约为，请说明选择哪个回归模型更合适，并用此模型预测城市的广告费用支出万元时的销售额.
参考数据：，，，，，.
参考公式：，.
相关系数.

【推荐1】近年来，新能源产业蓬勃发展，已成为我市的一大支柱产业.据统计，我市一家新能源企业近5个月的产值如下表：

月       份	5月	6月	7月	8月	9月
月份代码	1	2	3	4	5
产值亿元	16	20	27	30	37

(1)根据上表数据，计算与的线性相关系数，并说明与的线性相关性强弱；(，则认为与线性相关性很强；，则认为与线性相关性不强)
(2)求出关于的线性回归方程，并预测10月该企业的产值.
参考公式：；
参考数据：.

【推荐2】某旅游公司针对旅游复苏设计了一款文创产品来提高收益．该公司统计了今年以来这款文创产品定价（单位：元）与销量（单位：万件）的数据如下表所示：

产品定价（单位：元）	9	9.5	10	10.5	11
销量（单位：万件）	11	10	8	6	5

(1)依据表中给出的数据，判断是否可用线性回归模型拟合与的关系，请计算相关系数并加以说明（计算结果精确到0.01）；
(2)建立关于的回归方程，预测当产品定价为8.5元时，销量可达到多少万件．
参考公式：．
参考数据：．

【推荐3】某公司为了预测下月产品销售情况，找出了近7个月的产品销售量（单位：万件）的统计表：

月份代码	1	2	3	4	5	6	7
销售量（万件）

但其中数据污损不清，经查证，，.
（1）请用相关系数说明销售量与月份代码有很强的线性相关关系；
（2）求关于的回归方程（系数精确到0.01）；
（3）公司经营期间的广告宣传费（单位：万元）（），每件产品的销售价为10元，预测第8个月的毛利润能否突破15万元，请说明理由.（毛利润等于销售金额减去广告宣传费）
参考公式及数据：，相关系数，当时认为两个变量有很强的线性相关关系，回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为，.