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在一段时间内，某种商品的价格
（元）和需求量
（件）之间的一组数据如下表所示：
（1）求出关于的线性回归方程；
（2）请用
和残差图说明回归方程拟合效果的好坏．
参考数据：回归方程
中，
，
，
参考数据：
，
（元）和需求量（件）之间的一组数据如下表所示：（1）求出
关于的线性回归方程；（2）请用
和残差图说明回归方程拟合效果的好坏．参考数据：回归方程
中，，，参考数据：
，为了解某地区某种农产品的年产量
（单位：吨）对价格
（单位：千元/吨）和利润
的影响，对近五年该农产品的年产量和价格统计如下表：
（Ⅰ）求关于的线性回归方程
；
（Ⅱ）若每吨该农产品的成本为2千元，假设该农产品可全部卖出，预测当年产量为多少时，年利润
取到最大值？（保留两位小数）
参考公式：
（单位：吨）对价格（单位：千元/吨）和利润的影响，对近五年该农产品的年产量和价格统计如下表： | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
 | 7.0 | 6.5 | 5.5 | 3.8 | 2.2 |
（Ⅰ）求
关于的线性回归方程；（Ⅱ）若每吨该农产品的成本为2千元，假设该农产品可全部卖出，预测当年产量为多少时，年利润
取到最大值？（保留两位小数）参考公式：
如图所示是某企业2010年至2016年污水净化量（单位: 吨）的折线图.
注: 年份代码1-7分别对应年份2010-2016.
（1）由折线图看出，可用线性回归模型拟合
和
的关系，请用相关系数加以说明；
（2）建立关于的回归方程，预测
年该企业污水净化量；
（3）请用数据说明回归方程预报的效果.
附注: 参考数据:
；
参考公式：相关系数
，回归方程
中斜率和截距的最小；
二乘法估汁公式分别为
；
反映回归效果的公式为：
，其中
越接近于
，表示回归的效果越好.
注: 年份代码1-7分别对应年份2010-2016.
（1）由折线图看出，可用线性回归模型拟合
和的关系，请用相关系数加以说明；（2）建立
关于的回归方程，预测年该企业污水净化量；（3）请用数据说明回归方程预报的效果.
附注: 参考数据:
；参考公式：相关系数
，回归方程中斜率和截距的最小；二乘法估汁公式分别为
；反映回归效果的公式为：
，其中越接近于，表示回归的效果越好.已知某种商品的广告费支出
（单位：万元）与销售额
（单位：万元）之间有如下对应数据：
根据表中的全部数据，用最小二乘法得出与的线性回归方程为
，则表中
的值为（ ）
（单位：万元）与销售额（单位：万元）之间有如下对应数据： | 2 | 4 | 5 | 6 | 8 |
 | 30 | 40 | 50 | | 70 |
根据表中的全部数据，用最小二乘法得出
与的线性回归方程为，则表中的值为（ ）| A．45 | B．50 | C．55 | D．60 |
下列有关回归直线方程
的叙述：①反映
与
之间的函数关系；②反映
与之间的函数关系；③表示与之间的不确定关系；④表示最接近与之间真实关系的一条直线．其中正确的是（）
的叙述：①反映与之间的函数关系；②反映与之间的函数关系；③表示与之间的不确定关系；④表示最接近与之间真实关系的一条直线．其中正确的是（）| A．①② | B．②③ |
| C．③④ | D．①④ |
已知x与y之间的几组数据如下表:
假设根据上表数据所得线性回归直线方程y=bx+a,若某同学根据上表中的前两组数据(1,0)和(2,2),求得的直线方程为y=b'x+a',则以下结论正确的是( )
| x | 1 | 2 | 4 | 5 |
| y | 0 | 2 | 3 | 5 |
假设根据上表数据所得线性回归直线方程y=bx+a,若某同学根据上表中的前两组数据(1,0)和(2,2),求得的直线方程为y=b'x+a',则以下结论正确的是( )
| A．b>b',a>a' | B．b<b',a<a' |
| C．b>b',a<a' | D．b<b',a>a' |
某公司为确定明年投入某产品的广告支出，对近5年的广告支出m与销售额t（单位：百万元）进行了初步统计，得到下列表格中的数据：
经测算，年广告支出m与年销售额t满足线性回归方程
，则p的值为________．
| t | 30 | 40 | p | 50 | 70 |
| m | 2 | 4 | 5 | 6 | 8 |
经测算，年广告支出m与年销售额t满足线性回归方程
，则p的值为________．
，则变量x每增加1个单位时，
平均减少
＝
x＋1，则
重庆某地区
年至
年农村居民家庭人均纯收入
（单位：万元）的数据如表：
（1）求关于
的线性回归方程；
（2）利用（1）中的回归方程，分析年至年该地区农村居民家庭人均纯收入的变化情况，并预测该地区
年农村居民家庭人均纯收入.
附：回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为：
，
.
年至年农村居民家庭人均纯收入（单位：万元）的数据如表：| 年份 | |  |  |  | |
| 年份代号 |  |  |  |  |  |
| 纯收入 |  |  |  |  |  |
（1）求
关于的线性回归方程；（2）利用（1）中的回归方程，分析
年至年该地区农村居民家庭人均纯收入的变化情况，并预测该地区年农村居民家庭人均纯收入.附：回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为：
，.