1 . 某车间为了规定工时定额，需确定加工零件所花费的时间，为此做了次试验，得到的数据如下：

零件的个数个
加工的时间小时

若加工时间与零件个数之间有较好的线性相关关系．
（1）求加工时间与零件个数的线性回归方程；
（2）求加工个零件需要的时间．
（参考公式：，）

2 . 《中国诗词大会》是中央电视台于2016年推出的大型益智类节目，中央电视台为了解该节目的收视情况，抽查北方与南方各5个城市，得到观看该节目的人数（单位：千人）如茎叶图所示，但其中一个数字被污损．
（1）若北方观众与南方观众平均人数相同，求茎叶图中被污损的数字a；

（2）该节目的播出极大激发了观众学习诗词的热情，现在随机统计了4位观众每周学习诗词的平均时间y（单位：小时）与年龄x（单位：岁），并制作了对照表（如表所示）：

年龄x	20	30	40	50
每周学习诗词的平均时间y	3	3.5	3.5	4

由表中数据分析，x与y呈线性相关关系，试求线性回归方程，并预测年龄为70岁的观众每周学习诗词的平均时间．参考公式：，．

3 . 2020年上半年受新冠疫情的影响，国内车市在上半年累计销量相比去年同期有较大下降，国内多地在3月开始陆续发现促进汽车消费的政策，开展汽车下乡活动，这也是继2009年首次汽车下乡之后开启的又一次大规模汽车下乡活动.某销售商在活动的前2天大力宣传后，从第3天开始连续统计了6天的汽车销售量（单位：辆）如下：

第天	3	4	5	6	7	8
销售量（单位：辆）	17	20	19	24	24	27

（1）从以上6天中随机选取2天，求这2天的销售量均在24辆以上（含24辆）的概率；
（2）根据上表中前4组数据，求关于的线性回归方程；
（3）用（2）中的结果计算第7、8天所对应的，再求与当天实际销售量的差，若差值的绝对值都不超过1，则认为求得的线性回归方程“可行”，若“可行”则能通过此回归方程预测以后的销售量.请根据题意进行判断，（2）中的结果是否可行？若可行，请预测第10天的销售量；若不可行，请说明理由.
参考公式：回归直线中斜率和截距的最小二乘估计分别为，.

4 . 为了解某地区柑橘的年产量（单位：万吨）对价格（单位：千元/吨）和销售额（万元）的影响，对2015年至2019年柑橘的年产量和价格统计如下表：

年份	2015	2016	2017	2018	2019
	8	8.5	9	9.5	10
	6.8	6.4	6	5.8	5

已知和具有线性相关关系.
（1）求关于的线性回归方程；
（2）假设柑橘可全部卖出，预测2020年产量为多少万吨时，销售额取到最大值？（保留两位小数）
参考公式：，.

5 . 无论是公立企业，还是私立企业，全体员工创造的总价值是其生存、发展、壮大的法宝之一.市场环境下的激烈竞争，导致企业之间生死角逐，商业朋友往往建立在“利益”之上.不久前，某企业领导对企业的未来深谋远虑，并进行广泛接地气式企业调研，发现某企业员工月人数（单位：人）与创造的月价值（单位：万元）如下表：

/人	1	2	3	4
/元		4		8

（1）若与之间是线性相关关系，试求关于的线性回归方程；
（2）在（1）条件下，若某企业有员工60人，求该企业员工创造的月价值.
注：，

6 . 某养殖基地为满足市场需要，逐年加大对养殖基地的资金投入，技术分析员对4年来的年资金投入量（单位：万元）与相应的年市场销售额（单位：万元）作了初步的调研统计，得到数据如表：

（万元）	2	3	4	5
（万元）	26	39	49	54

（1）求根据年资金投入量预报年市场销售额的的回归方程；
（2）预报年资金投入量为7.5万元时年市场销售额；
（3）若年市场销售额不低于100万，那么年资金投入量至少要多少？（保留两位小数）
其中，，.

7 . 某城市理论预测2014年到2018年人口总数（单位：十万）与年份的关系如下表所示：

年份2014+x	0	1	2	3	4
人口总数y	5	7	8	11	19

（1）请根据上表提供的数据，用最小二乘法求出y关于x的回归方程；
（2）据此估计2019年该城市人口总数．
（参考数据：0×5＋1×7＋2×8＋3×11＋4×19＝132，0²＋1²＋2²＋3²＋4²＝30）
参考公式： ，

8 . 为了解某社区居民的家庭年收入与年支出的关系，随机调查了该社区5户家庭，得知5户家庭收入的平均值万元，支出的平均值万元，根据以上数据可得线性回归方程为 ，其中 ，据此估计，该社区一户收入为15万元家庭年支出为（       ）

A．万元

B．万元

C．万元

D．万元

9 . 高血压､高血糖和高血脂统称“三高”.如图是西南某地区从2010年至2016年患“三高”人数y(单位：千人)的折线图.

（1）由折线图看出，可用线性回归模型拟合与的关系，请求出相关系数(精确到0.01)并加以说明；
（2）建立关于的回归方程，预测2018年该地区患“三高”的人数.
参考数据：，，，.
参考公式：相关系数，
回归方程 中：，.

10 . 对某产品1到6月份销售量及其价格进行调查，其售价x和销售量y之间的一组数据如下表所示：

月份i	1	2	3	4	5	6
单价（元）	9	9.5	10	10.5	11	8
销售量（件）	11	10	8	6	5	14

（1）根据1至5月份的数据，求出y关于x的回归直线方程；
（2）若由回归直线方程得到的估计数据与剩下的检验数据的误差不超过0.5元，则认为所得到的回归直线方程是理想的，试问所得到的回归直线方程是否理想？
（3）预计在今后的销售中，销售量与单价仍然服从（1）中的关系，且该产品的成本是2.5元/件，为获得最大利润，该产品的单价应定为多少元？