1 . 如图是某机构统计的某地区2016年至2022年生活垃圾无害化处理量y（单位：万吨）的折线图．

注：年份代码1-7分别对应年份2016-2022．
求y关于t的回归直线方程（系数精确到0.01），并预测2024年该地区生活垃圾无害化处理量．
参考数据：，，，
参考公式：回归方程中斜率和截距的最小乘估计公式分别为，．

3 . 某学校一同学研究温差与本校当天新增感冒人数人的关系，该同学记录了天的数据：经过拟合，发现基本符合经验回归方程，则（       ）

A．样本中心点为

B．

C．时，残差为

D．若去掉样本点，则样本的相关系数增大

4 . 数学兴趣小组对具有线性相关的两个变量x和y进行了统计分析，得到了下表：

x	4	6	8	10	12
y	a	2	b	c	6

并由表中数据求得y关于x的回归方程为，若a，b，c成等差数列，则_________．

5 . 某工厂为研究某种产品的产量（吨）与所需某种原材料的质量（吨）的相关性，在生产过程中收集4组对应数据，如表所示.（残差＝观测值－预测值）

	3	4	5	6
	2.5	3	4

根据表中数据，得出关于的经验回归方程为.据此计算出在样本处的残差为，则表中的值为______.

6 . 已知某品牌的新能源汽车的使用年限（单位：年）与维护费用（单位：千元）之间可以用模型去拟合，收集了4组数据，设与的数据如表格所示：

	4	6	8	10
	2	3	5	6

利用最小二乘法得到与的线性回归方程，则__________.

7 . 已知一组成对数据如表所示.

	18	13	10
	24	34	38

若该组数据的回归方程为，则______.

9 . 已知变量的关系可以用模型拟合，设，其变换后得到一组数据如下．由上表可得线性回归方程，则（       ）

x	1	2	3	4	5
z	2	4	5	10	14

A．

B．

C．

D．

10 . 某工厂研究某种产品的产量x（单位：吨）与需求某种材料y（单位：吨）之间的相关关系，在生产过程中收集了4组数据如表所示．

x	3	4	6	7
y	2.5	3	4	5.9

根据表中的数据可得回归直线方程，则以下说法正确的是（       ）

A．y与x的样本相关系数

B．产量为8吨时预测所需材料一定为5.95吨

C．

D．产品产量增加1吨时，所需材料约增加0.7吨