某城市的公交公司为了方便市民出行，科学规划车辆投放，在一个人员密集流动地段增设一个起点站，为了研究车辆发车间隔时间与乘客等候人数之间的关系，经过调查得出了如下数据：

间隔时间（分钟）	10	11	12	13	14	15
等待人数（人）	23	25	26	29	28	31

 
调查小组先从这六组数据中选取四组数据作线性回归分析，然后用剩下的两组数据进行检验
(1)求从这六组数据中选取四组数据后，剩下的的两组数据不相邻的概率：
(2)若先取的是后面四组数据，求关干的线性回归方程；
(3)规定根据(2)中线性回归方程预利的数据与用剩下的两组实际数据相差不超过人，则所求出的线性回归方程是“最佳回归方程”，请判断(2)中所求的是 “最佳回归方程”吗？为了使等候的乘客不超过人，则间隔时间设置为分钟合适吗?
附：对于一组组数据， 其回归直线 +的斜率和截距的最小二乘估计分别为： ，

某产品的广告费用x与销售额y的统计数据如表：

广告费用万元	1	2	4	5
销售额万元	6	14	28	32

 
根据上表中的数据可以求得线性回归方程中的为，据此模型预报广告费用为10万元时销售额为　　

A．万元

B．万元

C．万元

D．万元

某兴趣小组欲研究昼夜温差大小与患感冒人数多少之间的关系，他们分别到气象局与某医院抄录了1月份至6月份每月10号的昼夜温差情况与因患感冒而就诊的人数，得到如下数据：

日期	1月10日	2月10日	3月10日	4月10日	5月10日	6月10日
昼夜温差	10	11	13	12	8	6
就诊人数/个	22	25	29	26	16	12

 
该兴趣小组确定的研究方案是：先从这6组数据中选取2组，用剩下的4组数据求线性回归方程，再用被选取的2组数据进行检验.
（1）求选取的2组数据恰好是相邻两个月的概率；
（2）若选取的是1月份与6月份的两组数据，请根据2月份至5月份的数据，求出关于的线性回归方程；
（3）若由线性回归方程得到的估计数据与所选出的检验数据的误差均不超过2，则认为得到的线性回归方程是理想的，试问该小组所得线性回归方程是否理想？
参考公式：，.
参考数据：，.

某大学生参加社会实践活动，对某公司1月份至6月份销售某种配件的销售量及销售单价进行了调查，销售单价x和销售量y之间的一组数据如下表所示：

月份	1	2	3	4	5	6
销售单价（元）	9	9.5	10	10.5	11	8
销售量（件）	11	10	8	6	5	14.2

 
（1）根据1至5月份的数据，求出y关于x的回归直线方程；
（2）若由回归直线方程得到的估计数据与剩下的检验数据的误差不超过0.5元，则认为所得到的回归直线方程是理想的，试问（1）中所得到的回归直线方程是否理想？
（3）预计在今后的销售中，销售量与销售单价仍然服从（1）中的关系，若该种机器配件的成本是2.5元/件，那么该配件的销售单价应定为多少元才能获得最大利润？（注：利润=销售收入-成本）．
参考公式：回归直线方程,其中， 

气象部门为了了解某山高(百米）与气温（℃）之间的关系，随机统计了次山高与相应的气温，并制作了对照表．

气温（℃）
山高（百米）

 
由表中数据，得到线性回归方程（）．由此估计山高为（百米）处气温的度数为

A．

B．

C．

D．

我市南澳县是广东唯一的海岛县，海区面积广阔，发展太平洋牡蛎养殖业具有得天独厚的优势，所产的“南澳牡蛎”是中国国家地理标志产品，产量高、肉质肥、营养好，素有“海洋牛奶精品”的美誉. 2019 年某南澳牡蛎养殖基地考虑增加人工投入，根据该基地的养殖规模与以往的养殖情况，现有人工投入增量x（人）与年收益增量y（万元）的数据如下：

该基地为了预测人工投入增量为16人时的年收益增量，建立了y与x的两个回归模型：
模型①：由最小二乘公式可求得y与x的线性回归方程：；
模型②：由散点图的样本点分布，可以认为样本点集中在曲线：的附近，对人工投入增量x做变换，令，则，且有．

（1）根据所给的统计量，求模型②中y关于x的回归方程（精确到0.1）；
(2)分别利用这两个回归模型，预测人工投入增量为16 人时的年收益增量；
(3)根据下列表格中的数据，比较两种模型的相关指数R²，并说明(2)中哪个模型得到的预
测值精度更高、更可靠？

回归模型	模型①	模型②
回归方程
	182.4	79.2

 
附：样本的最小二乘估计公式为：，
另，刻画回归效果的相关指数

某食品厂为了检查甲、乙两条自动包装流水线的生产情况，随机在这两条流水线上各抽取100件产品作为样本称出它们的质量（单位：毫克），质量值落在的产品为合格品，否则为不合格品.如表是甲流水线样本频数分布表，如图是乙流水线样本的频率分布直方图.

产品质量/毫克	频数
	3
	9
	19
	35
	22
	7
	5

 
（1）由以上统计数据完成下面列联表，能否在犯错误的概率不超过0.15的前提下认为产品的包装合格与两条自动包装流水线的选择有关？

	甲流水线	乙流水线	总计
合格品
不合格品
总计

 
附表：

	0.15	0.10	0.05	0.025	0.010	0.005	0.001
	2.072	2.706	3.841	5.024	6.635	7.879	10.828

 
（参考公式：，）
（2）按照以往经验，在每小时次品数超过180件时，产品的次品率会大幅度增加，为检测公司的生产能力，同时尽可能控制不合格品总量，公司工程师抽取几组一小时生产的产品数据进行次品情况检查分析，在（单位：百件）件产品中，得到次品数量（单位：件）的情况汇总如下表所示：

（百件）	0.5	2	3.5	4	5
（件）	2	14	24	35	40

 
根据公司规定，在一小时内不允许次品数超过180件，请通过计算分析，按照公司的现有生产技术设备情况，判断可否安排一小时生产2000件的任务？
（参考公式：用最小二乘法求线性回方程的系数公式
；）

某地随着经济的发展，居民收入逐年增长，经统计知年份x和储蓄
存款y (千亿元)具有线性相关关系，下表是该地某银行连续五年的储蓄存款(年底余额)，
如下表（1）：

年份x	2014	2015	2016	2017	2018
储蓄存款y(千亿元)	5	6	7	8	10

 
表（1）
为了研究计算的方便，工作人员将上表的数据进行了处理，令
得到下表（2）：

时间代号t	1	2	3	4	5
	0	1	2	3	5

 
表（2）
(1)由最小二乘法求关于t的线性回归方程；
(2)通过(1)中的方程，求出y关于x的线性回归方程；
(3)用所求回归方程预测到2020年年底，该地储蓄存款额可达多少？
（附：对于一组数据(u₁，v₁)，(u₂，v₂)，…，(u_n，v_n)，其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为，）

如图是某地区2012年至2018年生活垃圾无害化处理量（单位：万吨）的折线图.

注：年份代码分别表示对应年份.
（1）由折线图看出，可用线性回归模型拟合与的关系，请用相关系数（线性相关较强）加以说明；
（2）建立与的回归方程(系数精确到0.01)，预测2019年该区生活垃圾无害化处理量.
（参考数据），，，，，，.
（参考公式）相关系数，在回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：，.

某公司为确定下一年度投入某种产品的宣传费，需了解年宣传费单位：千元对年销售量单位：和年利润单位：千元的影响，对近13年的年宣传费和年销售量2，数据作了初步处理，得到下面的散点图及一些统计量的值．

由散点图知，按建立y关于x的回归方程是合理的令，则，经计算得如下数据：
 
根据以上信息，建立y关于的回归方程；
已知这种产品的年利润z与x、y的关系为根据的结果，求当年宣传费时，年利润的预报值是多少
附：对于一组数据2，，，其回归直线的斜率和截距的最小二乘
估计分别为，