6 . 某个男孩的年龄与身高的统计数据如下表所示：

年龄x（岁）	1	2	3	4	5	6
身高y（cm）	78	87	98	108	115	120

(1)画出散点图；
(2)判断y与x是否具有线性相关关系，如果相关，是正相关还是负相关．

7 . 学习了《高中数学必修》的内容后，高二年级某学生认为：考试成绩与考试次数存在相关关系.于是他收集了自己进入高二以后的前5次考试成绩，列表如下：

第次考试
考试成绩

经过进一步研究，他发现：考试成绩与考试的次数具有线性相关关系.
(1)求关于的线性回归方程；
(2)判断变量与之间是正相关还是负相关（只写出结论即可）；
(3)按计划，高二年级两学期共有次考试，请你预测该同学高二最后一次考试的成绩（四舍五入，结果保留整数）.
附：回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为：
，

8 . 为打造“四态融合、产村一体”的望山、见水、忆乡愁的美丽乡村，增加农民收入，某乡政府在近几年中任选了5年，经统计，年份代号x与景区农家乐接待游客人数y（单位：万人）的数据如下表：

年份代号x	2	3	5	7	8
接待游客人数y（万人）	3	3.5	4	6.5	8

(1)根据数据说明变量x与y是正相关还是负相关；
(2)求相关系数r的值，并说明年份与接待游客数的相关性的强与弱；
(3)分析近几年中该景区农家乐接待游客人数y的变化情况，求该景区农家乐接待游客人数关于年份代号的回归直线方程；并预测在年份代号为10时该景区农家乐接待游客的人数（单位：万人，精确到小数点后2位）.
附：一般地，当r的绝对值大于0.75时认为两个变量之间有很强的线性关系.
,
.

9 . 下面给出了根据我国年—2022年水果人均占有量（单位：kg）和年份代码绘制的散点图和线性回归方程的残差图（2016年—2022年的年份代码分别为1~7）.

(1)根据散点图分析与之间的相关关系；
(2)根据散点图相应数据计算得，，求关于的线性回归方程（数据精确到）；
(3)根据线性回归方程的残差图，分析线性回归方程的拟合效果.
附：回归方程中的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为

10 . 某种机械设备随着使用年限的增加，它的使用功能逐渐减退，使用价值逐年减少，通常把它使用价值逐年减少的“量”换算成费用，称之为“失效费”．某种机械设备的使用年限X（单位：年）与失效费Y（单位：万元）的统计数据如下表所示．

使用年限X（单位：年）	1	2	3	4	5	6	7
失效费Y（单位：万元）	2.90	3.30	3.60	4.40	4.80	5.20	5.90

(1)由上表数据可知，可用线性回归模型拟合与的关系，请用样本相关系数加以说明（精确到0.01）；
(2)求出Y关于X的线性回归方程，并估算该种机械设备使用10年的失效费．
参考数据：，，．