【推荐1】下表提供了某厂节能降耗技术改进后生产甲产品过程中记录的产量x(吨)与相应的生产能耗y(吨标准煤)的几组对照数据：

x	3	4	5	6
y	2.5	3	4	4.5

请画出上表数据的散点图.

【推荐2】对于数据组：

x	2	3	4	5
y	1.9	4.1	6.1	7.9

(1)作散点图，你能直观上得到什么结论？
(2)求线性回归方程.
参考公式：，.

【推荐3】某连锁日用品销售公司下属5个社区便利店某月的销售额与利润额如下表所示．

便利店编号	1	2	3	4	5
销售额x/万元	30	60	45	80	89
利润额y/万元	2.3	3.5	3.2	4.0	5.3

(1)绘制销售额和利润额的散点图；
(2)若销售额和利润额具有线性相关关系，试计算利润额y与销售额x的经验回归直线方程．

【推荐1】中国特色社会主义进入新时代，中国经济出现了一系列不一样的速度.（如图①②），2011年起年主营收入2000万以上的工业企业成为规模以上工业企业．据了解，规模以上工业企业占全国工业企业总数的，但其产值在全国工业企业产值中所占比例超过，在国民经济中起到了举足轻重的作用．在科技高速发展的今天科技进步对经济的影响日益增加，2017年全球企业研发投入排行榜中前50名中国仅有华为上榜，而且据统计全国仅有的规模以上工业企业设立了研发机构．

年份	2013	2014	2015	2016	2017
贡献率	52.5	53.8	55	56.2	57.5

（1）现对20家规模以上工业企业进行调查，求恰有两家设置了研发机构的概率（只列式不求）；
（2）《国家长期科学与技术发展规划纲要》中提出“到2020年力争科技进步对经济增长贡献率达到”，如图①若科技进步对经济增长的贡献率与年份呈线性关系，设年份-2012，求出科技进步对经济增长的贡献率关于的回归直线方程（精确到0.01），并预测2020年能否实现目标；
（3）结合图①②，请为中国未来经济发展提出合理化建议.

【推荐3】2019年春节前后，中国爆发新型冠状病毒（SARS-Cov-2）如图所示为1月24日至2月16日中国内地（除湖北以外的）感染新型冠状病毒新增人数的折线图，为了预测分析数据的变化规律，建立了与时间变量的不同时间段的两个线性回归模型.根据1月24日至2月3日的数据（时间变量的值依次为1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11）建立模型①：；根据2月4日至2月16日的数据（时间变量的值依次为12，13，14，15，16，17，18，19，20，21，22，23，24）建立模型②：.

1月 24日	1月 25日	1月 26日	1月 27日	1月 28日	1月 29日	1月 30日	1月 31日	2月 1日	2月 2日	2月 3日
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11
332	174	298	337	448	593	690	737	720	648	926

2月 4日	2月 5日	2月 6日	2月 7日	2月 8日	2月 9日	2月 10日	2月 11日	2月 12日	2月 13日	2月 14日	2月 15日	2月 16日
12	13	14	15	16	17	18	19	20	21	22	23	24
830	741	693	683	559	464	431	377	377	299	259	211	160

（1）求出两个回归直线方程；（计算结果取整数）
（2）中国政府为了人民的生命安全，听取专家意见，了解了病毒信息，并迅速做出一系列的隔离防护措施，但新冠状病毒在世界范围内爆发时，某些欧美国家采取放任的态度，不治疗、不隔离、不检测，甚至不公布，请你用以上数据说明采取一系列措施的必要性，不采取措施的后果.
参考数据：，，，
参考公式：.

【推荐1】我市农科所对冬季昼夜温差大小与某反季节大豆新品种发芽多少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日的每天昼夜温差与实验室每天每100颗种子中的发芽数，得到如下资料：

日期	12月1日	12月2日	12月3日	12月4日	12月5日
温差x（）	10	11	13	12	8
发芽数y(颗)	23	25	30	26	16

该农科所确定的研究方案是：先从这五组数据中选取2组，用剩下的3组数据求线性回归方程，再对被选取的2组数据进行检验．
（1）求选取的2组数据恰好是不相邻2天数据的概率；
（2）若选取的是12月1日与12月5日的两组数据，请根据12月2日至12月4日的数据，求出y关于x的线性回归方程；
（3）若由线性回归方程得到的估计数据与所选出的检验数据的误差均不超过2颗，则认为得到的线性回归方程是可靠的，试问（2）中所得的线性回归方程是否可靠？
附：，
注：参考公式：K²＝，
独立检验临界值表：

P(K2≥k0)	0.50	0.40	0.25	0.15	0.10	0.05	0.025	0.010	0.005	0.001
k0	0.455	0.708	1.323	2.072	2.706	3.841	5.024	6.635	7.879	10.828

【推荐2】假设关于某设备的使用年限和所支出的维修费用(万元)统计数据如下:

使用年限x	2	3	4	5	6
维修费用y	2.2	3.8	5.5	6.5	7.0

若有数据知对呈线性相关关系.求:
(1) 求出线性回归方程的回归系数；
(2) 估计使用10年时,维修费用是多少．

【推荐3】对于数据组：

x	2	3	4	5
y	1.9	4.1	6.1	7.9

(1)作散点图，你能直观上得到什么结论？
(2)求线性回归方程.
参考公式：，.