1 . 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.       (参考数据：，，，)
(1)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；
(2)求线性回归方程；(结果保留到小数点后两位)
参考公式：，，
(3)预测进店人数为80人时，商品销售的件数．(结果保留整数)

2 . 一位妈妈记录了孩子6至9岁的身高（单位：cm），所得数据如下表：

年龄（岁）	6	7	8	9
身高（cm）	118	126	136	144

由散点图可知，身高与年龄之间的线性回归方程为，预测该孩子10岁时的身高为

A．154

B．153

C．152

D．151

3 . 某传染病疫情爆发期间，当地政府积极整合医疗资源，建立“舱医院”对所有密切接触者进行14天的隔离观察治疗．治疗期满后若检测指标仍未达到合格标准，则转入指定专科医院做进一步的治疗．“舱医院”对所有人员在“入口”及“出口”时都进行了医学指标检测，若“入口”检测指标在35以下者则不需进入“舱医院”而是直接进入指定专科医院进行治疗．以下是20名进入“舱医院”的密切接触者的“入口”及“出口”医学检测指标：

入口	50	35	35	40	55	90	80	60	60	60	65	35	60	90	35	40	55	50	65	50
出口	70	50	60	50	75	70	85	70	80	70	55	50	75	90	60	60	65	70	75	70

（Ⅰ）建立关于的回归方程；（回归方程的系数精确到0.1）
（Ⅱ）如果60是“舱医院”的“出口”最低合格指标，那么，“入口”指标低于多少时，将来这些密切接触者将不能进入“舱医院”而是直接进入指定专科医院接受治疗．（检测指标为整数）
附注：参考数据：，．
参考公式：回归方程中斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为：，．

4 . 某零售店近5个月的销售额和利润额资料如下表所示：

商店名称	A	B	C	D	E
销售额/千万元	3	5	6	7	9
利润额/百万元	2	3	3	4	5

(1)画出散点图．观察散点图，说明两个变量有怎样的相关关系；
(2)用最小二乘法计算利润额关于销售额的回归直线方程；
(3)当销售额为4千万元时，利用(2)的结论估计该零售店的利润额(百万元)．
参考公式：

5 . 某小卖部为了了解热茶销售量y(杯)与气温之间的关系，随机统计了某4天卖出的热茶的杯数与当天气温度数，并制作了对照表：

气温()	18	13	10	-1
杯数(杯)	24	34	38	64

由表中数据算得线性回归方程中的，预测当气温为时，热茶销售量大约为_____杯．

6 . 有人收集了春节期间平均气温与某取暖商品销售额的有关数据，如下表所示.

平均气温
销售额/万元

（1）根据以上数据，用最小二乘法求出回归方程;
（2）预测平均气温为时，该商品的销售额为多少万元．
.

7 . 二手车经销商小王对其所经营的某一型号二手汽车的使用年数与销售价格（单位：万元/辆）进行整理，得到如表的对应数据：

使用年限
售价

（1）试求关于的回归直线方程；
（2）已知每辆该型号汽车的收购价格为万元，根据（1）中所求的回归方程，预测为何值时，小王销售一辆该型号汽车所获得的利润最大．

8 . 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，为此做了四次试验，得到的数据如下：

零件的个数x(个)	2	4	6	8
加工时间y(小时)	1	3	5	7

附：线性回归方程中，， ，其中，为样本平均值.
（1）求出y关于x的线性回归方程；
（2）试预测加工11个零件需要多少小时？

9 . 某地区不同身高的未成年男性的体重平均值如下表：

身高x(cm)	60	70	80	90	100	110	120	130	140
体重y(kg)	6.13	7.90	9.99	12.15	15.02	17.50	20.92	26.86	31.11

已知与之间存在很强的线性相关性，
（Ⅰ）是据此建立与之间的回归方程；
（Ⅱ）若体重超过相同身高男性体重平均值的倍为偏胖，低于倍为偏瘦，那么这个地区一名身高体重为的在校男生的体重是否正常？
参考数据：
附：对于一组数据，其回归直线 中的斜率和截距的最小二乘估计分别为

10 . 关于某实验仪器的使用年限（年）和所支出的维修费用（万元）由如下的统计资料：

由表中的数据显示与之间存在线性相关关系，试求：
（1）对的线性回归方程；
（2）估计使用年限为年时，维修费用是多少？
附：（参考数据：）