某新上市的电子产品举行为期一个星期（7天）的促销活动，规定购买该电子产品可免费赠送礼品一份，随着促销活动的有效开展，第五天工作人员对前五天中参加活动的人数进行统计，y表示第x天参加该活动的人数，得到统计表格如下，经计算得
.
（1）若y与x具有线性相关关系，请根据上表提供的数据，用最小二乘法求出y关于x的线性回归方程
；
（2）预测该星期最后一天参加该活动的人数（按四舍五入取到整数）.
参考公式：
，
.| x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| y | 4 | m | 10 | 23 | 22 |
；（2）预测该星期最后一天参加该活动的人数（按四舍五入取到整数）.
参考公式：
，
更新时间：2020-02-18 10:38:32
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【推荐1】
年开始，小李在县城租房开了一间服装店，每年只卖甲品牌和乙品牌的服装．小李所租服装店每年的租金如下表：
根据以往的统计可知，每年卖甲品牌服装的收入为
万元，卖乙品牌服装的收入为
万元．
（I）求
关于
的线性回归方程；
（II）由（I）求得的回归方程预测此服装店
年的利润为多少．（年利润
年收入
年租金）
参考公式：在线性回归方程中，
，
．
年开始，小李在县城租房开了一间服装店，每年只卖甲品牌和乙品牌的服装．小李所租服装店每年的租金如下表：年份 |
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年份代号 |
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租金 |
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万元，卖乙品牌服装的收入为万元．（I）求
关于的线性回归方程；（II）由（I）求得的回归方程预测此服装店
年的利润为多少．（年利润年收入年租金）参考公式：在线性回归方程
中，，．
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【推荐2】某特色餐馆开通了美团外卖服务，在一周内的某特色外卖份数（份）与收入（元）之间有如下的对应数据：
（1）画出散点图；
（2）求回归直线方程；
（3）据此估计外卖份数为
份时，收入为多少元.
参考数据：
.
（份）与收入（元）之间有如下的对应数据：| 外卖份数（份） |  |  |  |  |  |
| 收入（元） |  |  |  |  |  |
（1）画出散点图；
（2）求回归直线方程；
（3）据此估计外卖份数为
份时，收入为多少元.注：参考公式：
, 
；
参考数据：
.
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【推荐3】芯片作为在集成电路上的载体，广泛应用在手机、军工、航天等多个领域，是能够影响一个国家现代工业的重要因素.根据市场调研与统计，某公司七年时间里在芯片技术上的研发投入（亿元）与收益（亿元）的数据统计如下：
（1）由折线图看出，可用线性回归模型拟合与的关系，请用相关系数加以说明；
（2）根据折线图的数据，求关于的线性回归方程（系数精确到整数部分）；
（3）为鼓励科技创新，当研发技术投入不少于15亿元时，国家给予公司补贴4亿元，预测当芯片的研发投入为16亿元时公司的实际收益.
附：样本
的相关系数
，线性回归方程
中的系数
，
，当
时，两个变量间高度相关.
参考数据：
，
，
.
（亿元）与收益（亿元）的数据统计如下：（1）由折线图看出，可用线性回归模型拟合
与的关系，请用相关系数加以说明；（2）根据折线图的数据，求
关于的线性回归方程（系数精确到整数部分）；（3）为鼓励科技创新，当研发技术投入不少于15亿元时，国家给予公司补贴4亿元，预测当芯片的研发投入为16亿元时公司的实际收益.
附：样本
的相关系数，线性回归方程中的系数，，当时，两个变量间高度相关.参考数据：
，，.
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【推荐1】在某化学反应的中间阶段，压力保持不变，温度从1°变化到5°，反应结果如下表所示（x代表温度，y代表结果）：
(1)求化学反应的结果y对温度x的线性回归方程；
(2)判断变量x与y之间是正相关还是负相关，并预测当温度达到10°时反应结果为多少．
x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
y | 3 | 5 | 7 | 10 | 11 |
；(2)判断变量x与y之间是正相关还是负相关，并预测当温度达到10°时反应结果为多少．
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【推荐2】有人收集了某10年中某城市居民年收入（即该城市所有居民在一年内收入的总和）与某种商品的销售额的相关数据：
且已知
＝380.0.
（1）求第10年的年收入x10；
（2）若该城市居民收入x与该种商品的销售额y之间满足线性回归方程
＝
.
①求第10年的销售额y10；
②若该城市居民收入达到40.0亿元，估计这种商品的销售额是多少？（精确到0.01）.
附：（1）在线性回归方程＝
x+中，
＝
，
.（2）
﹣10
＝254.0，
＝12875.0，
＝340.0.
| 第n年 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
| 年收入/亿元（x） | 32.0 | 31.0 | 33.0 | 36.0 | 37.0 | 38.0 | 39.0 | 43.0 | 45.0 | x10 |
| 商品销售额/万元（y） | 25.0 | 30.0 | 34.0 | 37.0 | 39.0 | 41.0 | 42.0 | 44.0 | 48.0 | y10 |
且已知
＝380.0.（1）求第10年的年收入x10；
（2）若该城市居民收入x与该种商品的销售额y之间满足线性回归方程
＝.①求第10年的销售额y10；
②若该城市居民收入达到40.0亿元，估计这种商品的销售额是多少？（精确到0.01）.
附：（1）在线性回归方程
＝x+中，＝，.（2）﹣10＝254.0，＝12875.0，＝340.0.
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，
，
，根据所给数据计算得到y关于x的线性回归方程为
.
且当
时，回归方程的拟合效果非常好；当
时，回归方程的拟合效果良好.试问该线性回归方程的拟合效果是非常好还是良好？说明你的理由.
