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- 根据散点图判断是否线性相关
- 由散点图画求近似回归直线
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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：
（1）在给定的坐标系中画出表中数据的散点图；
（2）求出y关于x的线性回归方程
；
（3）试预测加工10个零件需要多少时间.
参考公式：回归直线，
其中
，
| 零件的个数x（个） | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 加工的时间y（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y关于x的线性回归方程
； （3）试预测加工10个零件需要多少时间.
参考公式：回归直线
，其中
，
和
正相关，则由如下表所示的观测数据算得的线性回归方程为
下表是某厂生产某种产品的过程中记录的几组数据，其中
表示产量（单位：吨），
表示生产中消耗的煤的数量（单位：吨）.
（1）试在给出的坐标系下作出散点图，根据散点图判断，在
与
中，哪一个方程更适合作为变量关于的回归方程模型？（给出判断即可，不需要说明理由）
（2）根据（1）的结果以及表中数据，建立变量关于的回归方程.并估计生产
吨产品需要准备多少吨煤.参考公式：
.
表示产量（单位：吨），表示生产中消耗的煤的数量（单位：吨）. |  |  |  |  |  |
| |  |  |  |  |
（1）试在给出的坐标系下作出散点图，根据散点图判断，在
与中，哪一个方程更适合作为变量关于的回归方程模型？（给出判断即可，不需要说明理由）（2）根据（1）的结果以及表中数据，建立变量
关于的回归方程.并估计生产吨产品需要准备多少吨煤.参考公式：.以下关于线性回归的判断，正确的个数是( )
①若散点图中所有点都在一条直线附近，则这条直线为回归直线；
②散点图中的绝大多数都线性相关，个别特殊点不影响线性回归，如图中的A，B，C点；
③已知直线方程为
＝0.50x－0.81，则x＝25时，y的估计值为11.69；
④回归直线方程的意义是它反映了样本整体的变化趋势．
①若散点图中所有点都在一条直线附近，则这条直线为回归直线；
②散点图中的绝大多数都线性相关，个别特殊点不影响线性回归，如图中的A，B，C点；
③已知直线方程为
＝0.50x－0.81，则x＝25时，y的估计值为11.69；④回归直线方程的意义是它反映了样本整体的变化趋势．
| A．0 | B．1 | C．2 | D．3 |
下表给出了5组数据(x，y)，为选出4组数据使得x与y的线性相关程度最大，且保留第1组数据(－5，－3)，则应去掉( )
| 第i组 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| xi | －5 | －4 | －3 | －2 | 4 |
| yi | －3 | －2 | 4 | －1 | 6 |
| A．第2组数据 |
| B．第3组数据 |
| C．第4组数据 |
| D．第5组数据 |
某个制作和外卖意大利比萨的餐饮连锁店，其主要客户群是在校大学生，为研究各店铺某季度的销售额与店铺附近地区大学生人数的关系，随机抽取10个分店的样本，得到数据如下：
(1)画出散点图，并判断各店铺该季度的销售额y与店铺附近地区大学生人数x是否具有线性相关关系．
(2)若具有线性相关关系，求回归方程，若某店铺所在地区内有大学生1万人，预测该店铺的季度销售额．
| 店铺编号 | 地区内大学生数x(万人) | 某季度销售额y(万元) |
| 1 | 0.2 | 5.8 |
| 2 | 0.6 | 10.5 |
| 3 | 0.8 | 8.8 |
| 4 | 0.8 | 11.8 |
| 5 | 1.2 | 11.7 |
| 6 | 1.6 | 13.7 |
| 7 | 2 | 15.7 |
| 8 | 2 | 16.9 |
| 9 | 2.2 | 14.9 |
| 10 | 2.6 | 20.2 |
(1)画出散点图，并判断各店铺该季度的销售额y与店铺附近地区大学生人数x是否具有线性相关关系．
(2)若具有线性相关关系，求回归方程，若某店铺所在地区内有大学生1万人，预测该店铺的季度销售额．