【推荐1】已知与之间的一组数据

	0	1	2	3
	1	3	5	7

（1）画出散点图；
（2）若与线性相关，写出线性回归方程必定经过的点；
（3）若与线性相关求出线性回归方程.
参考公式

【推荐2】某农科所对冬季昼夜温差（）与某反季节新品种大豆种子的发芽数（颗）之间的关系进行分析研究，他们分别记录了12月1日至12月5日每天的昼夜温差与实验室每天每100颗种子的发芽数，得到的数据如下表所示：

	12月1日	12月2日	12月3日	12月4日|	12月5日
（）	10	11	13	12	8
（颗）	23	25	30	26	16

该农科所确定的研究方案是：先从这5组数据中选取3组求线性回归方程，剩下的2组数据用于线性回归方程的检验.
（1）请根据12月2日至12月4日的数据，求出关于的线性回归方程；
（2）若由线性回归方程得到的估计数据与所选的验证数据的误差不超过2颗，则认为得到的线性回归方程是可靠的，试问（1）中所得到的线性回归方程是否可靠?如果可靠，请预测温差为14时种子的发芽数；如果不可靠，请说明理由.
参考公式：

【推荐3】某冷饮公司为调研时间与冷饮销售量间的关系，将今年1-6月的销量进行统计，得到月销量y(单位:万瓶)与时间x(时间:月)之间的对应表如下:

月份：x	1	2	3	4	5	6
月销量：y	0.7	1.3	2.2	3.4	4.6	5.8

（1）根据上表可知，月销量y与月份x之间成线性相关关系，求y关于x的线性回归方程(结果精确到0.01)；
（2）根据线性回归方程预测7月份的月销量为多少万瓶.
附：，

【推荐1】“绿色出行，低碳环保”已成为新的时尚，近几年国家相继出台了一系列的环保政策，在汽车行业提出了重点扶持新能源汽车的政策，为新能源汽车行业的发展开辟了广阔的前景．某公司对电动汽车进行生产投资，所获得的利润有如下统计数据：

年代	2016	2017	2018	2019	2020	2021	2022
年份代码	1	2	3	4	5	6	7
利润（单位：百万元）	29	33	36	44	48	52	59

(1)请用相关系数说明：能用线性回归模型拟合与的关系（精确到0.01）；
(2)建立关于的回归方程，预测2024年该公司所获得的利润．
参考数据：；；；；．
参考公式：相关系数；
回归方程中，，．

【推荐2】为了分析某个高三学生的学习状态．现对他前5次考试的数学成绩x，物理成绩y进行分析．下面是该生前5次考试的成绩．

数学	120	118	116	122	124
物理	79	79	77	82	83

附．．
已知该生的物理成绩y与数学成绩x是线性相关的，求物理成绩y与数学成绩x的回归直线方程；
我们常用来刻画回归的效果，其中越接近于1，表示回归效果越好．求．
已知第6次考试该生的数学成绩达到132，请你估计第6次考试他的物理成绩大约是多少？

【推荐3】千百年来，人们一直在通过不同的方式传递信息．在古代，烽火狼烟、飞鸽传书、快马驿站等通信方式被人们广泛应用；第二次工业革命后，科技的进步带动了电讯事业的发展，电报电话的发明让通信领域发生了翻天覆地的变化；之后，计算机和互联网的出现则使得“千里眼”、“顺风耳”变为现实．现在，5G的到来给人们的生活带来了颠覆性的变革．某科技创新公司基于领先技术的支持，5G经济收入在短期内逐月攀升，该创新公司在1月份至5月份的5G经济收入y（单位：百万元）关于月份x的数据如表：

时间（月份）	1	2	3	4	5
收入（百万元）	10	15	19	23	28

(1)根据上表中的数据，求出y关于x的线性回归方程，并预测该公司6月份的5G经济收入；
(2)从前5个月的收入中随机抽取3个月，记月收入超过15百万元的个数为X，求X的分布列和数学期望．
参考公式：回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为，．