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- 根据散点图判断是否线性相关
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已知某蔬菜商店买进的土豆
（吨）与出售天数
（天）之间的关系如下表所示：
（1）请根据上表数据在下列网格纸中绘制散点图；
（2）请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
（其中
保留三位小数）；（注：
）
（吨）与出售天数（天）之间的关系如下表所示： | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 9 | 12 |
| 1 | 2 | 3 | 3 | 4 | 5 | 6 | 8 |
（1）请根据上表数据在下列网格纸中绘制散点图；
（2）请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（其中保留三位小数）；（注：）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
回归方程为
＝
x＋
，其中
，
(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，求出y与x的回归方程＝x＋；
(3)预测销售额为115万元时，大约需要多少万元广告费．
回归方程为
＝x＋，其中，(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，求出y与x的回归方程
＝x＋；(3)预测销售额为115万元时，大约需要多少万元广告费．
假设关于某设备的使用年限x和支出的维修费y(万元)有如下表的统计资料
(1)画出数据的散点图，并判断y与x是否呈线性相关关系
(2)若y与x呈线性相关关系，求线性回归方程
的回归系数
，
(3)估计使用年限为10年时，维修费用是多少?
参考公式及相关数据:
(1)画出数据的散点图，并判断y与x是否呈线性相关关系
(2)若y与x呈线性相关关系，求线性回归方程
的回归系数，(3)估计使用年限为10年时，维修费用是多少?
参考公式及相关数据:
十八大以来，我国新能源产业迅速发展.以下是近几年某新能源产品的年销售量数据：
（1）请画出上表中年份代码
与年销量
的数据对应的散点图，并根据散点图判断：
与
中哪一个更适宜作为年销售量关于年份代码的回归方程类型；
（2）根据（1）的判断结果及表中数据，建立关于的回归方程，并预测2019年某新能源产品的销售量（精确到0.01）.
参考公式：
，
参考数据：
| 年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 |
| 年份代码 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 新能源产品年销售（万个） | 1.6 | 6.2 | 17.7 | 33.1 | 55.6 |
（1）请画出上表中年份代码
与年销量的数据对应的散点图，并根据散点图判断：与中哪一个更适宜作为年销售量关于年份代码的回归方程类型；（2）根据（1）的判断结果及表中数据，建立
关于的回归方程，并预测2019年某新能源产品的销售量（精确到0.01）.参考公式：
，参考数据：
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，得到的数据如表：
参考公式：
，
，残差
（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
；
（3）求第二个点的残差值，并预测加工10个零件需要多少小时？
| 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 |
参考公式：
，，残差（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；（3）求第二个点的残差值，并预测加工10个零件需要多少小时？
某种产品的广告费用支出x(万元)与销售额y(万元)之间有如下的对应数据：
(1)画出散点图；
(2)求回归直线方程；
(3)据此估计广告费用为9万元时，销售收入y的值.
注：①参考公式：线性回归方程系数公式
；
②参考数据：
(1)画出散点图；
(2)求回归直线方程；
(3)据此估计广告费用为9万元时，销售收入y的值.
注：①参考公式：线性回归方程系数公式
；②参考数据：
假设关于某设备的使用年限
和所支出的维修费用
（万元），有如下的统计资料：
试问（1）通过散点图来判断与间是否有线性相关关系？若有，求出线性回归方程；
（2）估计使用年限为10年时，维修费用是多少？
参考公式：线性回归方程中
，
的最小二乘估计分别为
,
参考数据：
，
.
和所支出的维修费用（万元），有如下的统计资料：| 使用年限 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| 维修费用 | 2.2 | 3.8 | 5.5 | 6.5 | 7.0 |
试问（1）通过散点图来判断
与间是否有线性相关关系？若有，求出线性回归方程；（2）估计使用年限为10年时，维修费用是多少？
参考公式：线性回归方程中
，的最小二乘估计分别为,参考数据：
，.抽样得到某次考试中高二年级某班
名学生的数学成绩和物理成绩如下表：
(1)在图中画出表中数据的散点图；
(2)建立
关于
的回归方程：(系数保留到小数点后两位).
(3)如果某学生的数学成绩为
分，预测他本次的物理成绩(成绩取整数).
参考公式：回归方程为
，其中
，
.
参考数据：
，
，
.
名学生的数学成绩和物理成绩如下表：| 学生编号 |  |  |  |  |  | |
| 数学成绩 |  |  |  |  |  |  |
| 物里成绩 |  |  | |  |  |  |
(1)在图中画出表中数据的散点图；
(2)建立
关于的回归方程：(系数保留到小数点后两位).(3)如果某学生的数学成绩为
分，预测他本次的物理成绩(成绩取整数).参考公式：回归方程为
，其中，.参考数据：
，，.某连锁经营公司所属5个零售店某月的销售额和利润额资料如下表
（1）画出散点图．观察散点图，说明两个变量有怎样的相关性.
(2)用最小二乘法计算利润额y对销售额x的回归直线方程．
(3)当销售额为4(千万元)时，估计利润额的大小.
其中
| 商店名称 | A | B | C | D | E |
| 销售额x(千万元) | 3 | 5 | 6 | 7 | 9 |
| 利润额y(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性.
(2)用最小二乘法计算利润额y对销售额x的回归直线方程．
(3)当销售额为4(千万元)时，估计利润额的大小.
其中
基于移动互联技术的共享单车被称为“新四大发明”之一,短时间内就风靡全国,带给人们新的出行体验.某共享单车运营公司的市场研究人员为了解公司的经营状况,对该公司最近六个月内的市场占有率进行了统计,结果如下表:
(1)请在给出的坐标纸中作出散点图;
(2)求y关于x的线性回归方程,并预测该公司2018年2月份的市场占有率;
参考公式:回归直线方程为
其中:
,
| 月份 | 2017.8 | 2017.9 | 2017.10 | 2017.11 | 2017.12 | 2018.1 |
| 月份代码x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| 市 场占有率y(%) | 11 | 13 | 16 | 15 | 20 | 21 |
(1)请在给出的坐标纸中作出散点图;
(2)求y关于x的线性回归方程,并预测该公司2018年2月份的市场占有率;
参考公式:回归直线方程为
其中:,