1 . 为了对新产品进行合理定价，对该产品进行了试销试验，以观察需求量（单位：件）对于价格（单位：万元）的反应，得到数据如下：

（万元）
（件）

（1）在所给定的坐标系中画出散点图；

（2）若与之间具有线性相关关系，求线性回归方程；
（3）若需求量为件时，总成本为（万元），试由（2）的结论预测要使利润最大，价格应定为多少万元？
参考公式：用最小二乘法求线性回归方程系数公式：，．

2 . 如表是检测某种浓度的农药随时间（秒渗入某种水果表皮深度（微米）的一组结果．

时间（秒	5	10	15	20	30
深度（微米）	6	10	10	13	16

（1）在规定的坐标系中，画出，的散点图；

（2）求与之间的回归方程，并预测40秒时的深度（回归方程精确到小数点后两位；预测结果精确到整数）．
回归方程：，其中，．

3 . 某车间为了规定工时定额，需要确定加工零件所花费的时间，为此作了四次试验，得到的数据如下：

零件的个数（个）	2	3	4	5
加工的时间（小时）	2.5	3	4	4.5

（1）在给定的坐标系中画出表中数据的散点图；
（2）求出关于的线性回归方程，并在坐标系中画出回归直线；
（3）试预测加工个零件需要多少时间？
参考公式：回归直线，其中.

4 . 某种产品的广告费支出(百万元)与销售额(百万元)之间有如下对应数据:

	2	4	5	6	8
	30	40	50	60	70

如果与之间具有线性相关关系.

(1)作出这些数据的散点图；
(2)求这些数据的线性回归方程;
(3)预测当广告费支出为9百万元时的销售额． （参考数据：）

5 . 是指空气中直径小于或等于微米的颗粒物（也称可入肺颗粒物）.为了探究车流量与的浓度是否相关，现采集到某城市周一至周五某一时间段车流量与的数据如下表：

时间	周一	周二	周三	周四	周五
车流量（万辆）
的浓度（微克/立方米）

（1）根据上表数据，请在下列坐标系中画出散点图；

（2）根据上表数据，用最小二乘法求出关于的线性回归方程；
（3）若周六同一时间段车流量是万辆，试根据（2）求出的线性回归方程预测，此时的浓度为多少（保留整数）？

6 . 某镇预测2010年到2014年中心城区人口总数与年份的关系如下表:

年份x（年）	0	1	2	3	4
人口数y（万）	5	7	8	11	19

（1）请画出上表数据的散点图；
（2）请根据上表提供的数据，用最小二乘法求出线性回归方程．
（3）据此估计2020年该镇人口总数．
参考公式：

7 . 为了更好地规划进货的数量，保证蔬菜的新鲜程度，某蔬菜商店从某一年的销售数据中，随机抽取了8组数据作为研究对象，如下图所示（（吨）为买进蔬菜的质量，（天）为销售天数）：

	2	3	4	5	6	7	9	12
	1	2	3	3	4	5	6	8

(1)根据上表数据在下列网格中绘制散点图；

(2)根据上表提供的数据，用最小二乘法求出关于的线性回归方程；
(3)根据（2）中的计算结果，若该蔬菜商店准备一次性买进25吨，则预计需要销售多少天.
参考公式：，.

8 . 某公司的广告费支出x与销售额y（单位：万元）之间有下列对应数据

x	2	4	5	6	8
y	30	40	60	50	70

（1）画出散点图，并判断广告费与销售额是否具有相关关系；
（2）根据表中提供的数据，用最小二乘法求出y与x的回归方程；
（3）预测销售额为115万元时，大约需要多少万元广告费．
参考公式:回归方程为其中，

9 . 以下是某地搜集到的新房屋的销售价格y和房屋的面积x的数据：

房屋面积(m2)	115	110	80	135	105
销售价格(万元)	24.8	21.6	18.4	29.2	22

(1)画出数据对应的散点图；
(2)求线性回归方程，并在散点图中加上回归直线；
(3)根据(2)的结果估计当房屋面积为150 m²时的销售价格．

10 . 一商场对每天进店人数和商品销售件数进行了统计对比，得到如下表格：

人数	10	15	20	25	30	35	40
件数	4	7	12	15	20	23	27

其中．
（Ⅰ）以每天进店人数为横轴，每天商品销售件数为纵轴，画出散点图；
（Ⅱ）求回归直线方程；（结果保留到小数点后两位）
（参考数据：，，，，，
）
（Ⅲ）预测进店人数为80人时，商品销售的件数．（结果保留整数）