【推荐1】（细颗粒物）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）．为了探究车流量与的质量分数是否相关，现采集到某城市周一至周五某一时间段车流量与的数据如下表：

时间	周一	周二	周三	周四	周五
车流量（万辆）	50	51	54	57	58
的质量分数（微克/立方米）	69	70	74	78	79

（1）根据表中数据，请在下列坐标系（如图）中画出散点图；

（2）根据表中数据，用最小二乘法求出关于的线性回归方程；
（3）若周六同一时间段车流量是25万辆，试根据（2）中求出的线性回归方程预测当时的质量分数（结果保留整数）．
参考公式：．

【推荐2】在一段时间内，分5次测得某种商品的价格x(万元)和需求量y(t)之间的一组数据为：

	1	2	3	4	5
价格x	1.4	1.6	1.8	2	2.2
需求量y	12	10	7	5	3

已知，

(1)画出散点图；

(2)求出y对x的线性回归方程；

(3)如价格定为1.9万元，预测需求量大约是多少？(精确到0.01 t)．

参考公式：.

【推荐1】某地区10名健康儿童头发和血液中的硒含量(单位：μg/ml)如下表所示：

血硒x	74	66	88	69	91	73	66	96	58	73
发硒y	13	10	13	11	16	9	7	14	5	10

(1)画出散点图；

(2)求回归方程；

(3)若某名健康儿童的血液中的硒含量为94 μg/ml，预测他的发硒含量．

【推荐2】经观测，某种昆虫的产卵数y与温度x有关，现将收集到的温度和产卵数（）的10组观测数据作了初步处理，得到如下图的散点图及一些统计量表．

275	731．1	21．7	150	2368．36	30

表中，．
(1)根据散点图判断，，与哪一个适宜作为y与x之间的回归方程模型？（给出判断即可，不必说明理由）
(2)根据（1）的判断结果及表中数据，试求y关于x的回归方程．

【推荐3】某企业新研发了一种产品，产品的成本由原料成本及非原料成本组成，每件产品的非原料成本y（元）与生产的产品数量x（千件）有关，经统计得到如下数据：

x	1	2	3	4	5	6	7	8
y	112	61	44.5	35	30.5	28	25	24

根据以上数据，绘制了如下散点图.

(1)观察散点图判断，与哪一个适宜作为非原料成本y与生产的产品数量x的回归方程类型？（给出判断即可，不必说明理由）
(2)根据（1）的判断结果及表中数据，建立y关于x的回归方程；
(3)试预测生产该产品10千件时，每件产品的非原料成本为多少元？
参考数据：（其中）

183.4	0.34	0.115	1.53	360	22385.5

【推荐1】某地有一企业2007年建厂并开始投资生产，年份代号为7，2008年年份代号为8，依次类推.经连续统计9年的收入情况如下表（经数据分析可用线性回归模型拟合与的关系）：

年份代号（）	7	8	9	10	11	12	13	14	15
当年收入（千万元）	13	14	18	20	21	22	24	28	29

(1)求关于的线性回归方程；
(2)试预测2020年该企业的收入.
（参考公式：，）

【推荐2】五一小长假期间，文旅部门在某地区推出A，B，C，D，E，F六款不同价位的旅游套票，每款套票的价格（单位：元；）与购买该款套票的人数（单位：千人）的数据如下表：

套票类别	A	B	C	D	E	F
套票价格（元）	40	50	60	65	72	88
购买人数（千人）	16.9	18.7	20.6	22.5	24.1	25.2

（注：A，B，C，D，E，F对应i的值为1，2，3，4，5，6）为了分析数据，令，，发现点集中在一条直线附近．
(1)根据所给数据，建立购买人数y关于套票价格x的回归方程；
(2)规定：当购买某款套票的人数y与该款套票价格x的比值在区间上时，该套票为“热门套票”．现有甲、乙、丙三人分别从以上六款旅游套票中购买一款．假设他们买到的套票的款式互不相同，且购买到“热门套票”的人数为X，求随机变量X的分布列和期望．
附：①参考数据：，，，．
②对于一组数据，其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为，．

【推荐3】设某城市的公交公司为了方便市民出行，科学规划车辆投放，在一个人员密集流动地段增个起点站，为了研究车辆发车间隔时间与乘客等候人数之间的关系，经过调查得到如下数据：

间隔时间(分钟)	10	11	12	13	14	15
等候人数(人)	23	25	26	29	30	32

调查小组先从这6组数据中选取4组数据求线性回归方程，再用剩下的2组数据进行检验.检验方法如下：先用求得的线性回归方程计算间隔时间对应的等候人数，再求与实际等候人数的差，若差值的绝对值不超过1，则称所求方程是“恰当回归方程”.
（1）从这6组数据中随机选取4组数据后，求剩下的2组数据的间隔时间不相邻的概率；
（2）若选取的是前面4组数据，求关于的线性回归方程，并判断方程是否是“恰当回归方程”.
附：回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为：，，.

【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和散点图.

x	1	2	3	4	5	6
y	0.5	1	1.5	3	6	12
	-0.7	0	0.4	1.1	1.8	2.5

(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，请根据统计表的数据，确定方案①和②的经验回归方程；（注：系数b，a，d，c按四舍五入保留一位小数）
(2)根据下表中数据，用相关指数（不必计算，只比较大小）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8百万元时，产品的年销售量是多少？

经验回归方程 残差平方和
	18.29	0.65

参考公式及数据：，，
，
，.

【推荐2】某社区居民2013年至2019年人均收入（万元）的统计数据如下表：

年份	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
年份代号	1	2	3	4	5	6	7
人均收入	2.9	3.3	3.6	4.4	4.8	5.2	5.9

已知变量具有线性相关关系．
(1)求关于的线性回归方程；
(2)利用（1）中的线性回归方程，分析2013年至2019年该社区居民人均收入的变化情况，并预测该社区居民2020年的人均收入．
附参考公式：线性回归方程   ．

【推荐3】为帮助乡村脱贫，某勘探队计划了解当地矿脉某金属的分布情况，测得了平均金属含量（单位：）与样本对原点的距离（单位：）的数据，并作了初步处理，得到了下面的一些统计量的值.（表中）

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(1)利用样本相关系数的知识，判断与哪一个更适宜作为平均金属含量关于样本对原点的距离的回归方程类型？
(2)根据（1）的结果回答下列问题：
（i）建立关于的回归方程；
（ii）样本对原点的距离时，金属含量的预报值是多少？