假设关于某设备的使用年限和所支出的维修费用（万元）统计数据如下：

使用年限
维修费用

 
若由数据知对呈线性相关关系.
（1）填出下表并求出线性回归方程；

序号

 
（2）估计使用年时，维修费用是多少？

研究机构对某校学生往返校时间的统计资料表明：该校学生居住地到学校的距离（单位：千米）和学生花费在上学路上的时间（单位：分钟）有如下的统计资料：

到学校的距离（千米）	1.8	2.6	3.1	4.3	5.5	6.1
花费的时间（分钟）	17.8	19.6	27.5	31.3	36.0	43.2

 
如果统计资料表明与有线性相关关系，试求：
（1）判断与是否有很强的线性相关性？
（相关系数的绝对值大于0.75时，认为两个变量有很强的线性相关性，精确到0.01）
（2）求线性回归方程（精确到0.01）；
（3）将分钟的时间数据称为美丽数据，现从这6个时间数据中任取2个，求抽取的2个数据全部为美丽数据的概率.
参考数据：，，，，
，
参考公式：，

已知某商品每件的生产成本（元）与销售价格（元）具有线性相关关系，对应数据如表所示：

（元）	5	6	7	8
（元）	15	17	21	27

 
（1）求出关于的线性回归方程；
（2）若该商品的月销售量（千件）与生产成本（元）的关系为，，根据（1）中求出的线性回归方程，预测当为何值时，该商品的月销售额最大．
附：，.

某单位为了解用电量（度）与气温之间的关系，随机统计了某4天的用电量与当天气温，并制作了对照表：

气温	18	13	10
用电量（度）	24	34	38	64

 
由表中数据得线性回归方程中，预测当温度为时，用电量的度数约为（   ）

A．64

B．66

C．68

D．70

如图甲是某商店2018年（按360天计算）的日盈利额（单位：万元）的统计图.

（1）请计算出该商店2018年日盈利额的平均值（精确到0.1，单位：万元）：
（2）为了刺激消费者，该商店于2019年1月举行有奖促销活动，顾客凡购买一定金额的高品后均可参加抽奖.随着抽奖活动的有效开展，参与抽奖活动的人数越来越多，该商店对前5天抽奖活动的人数进行统计如下表：（表示第天参加抽奖活动的人数）

	1	2	3	4	5
	50	60	70	80	100

 
经过进一步统计分析，发现与具有线性相关关系.
（ⅰ）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：
（ⅱ）该商店采取转盘方式进行抽奖（如图乙），其中转盘是个八等分的圆.每位顾客最多两次抽奖机会，若第一次抽到奖，则抽奖终止，若第一次未抽到奖，则再提供一次抽奖机会.抽到一等奖的奖品价值128元，抽到二等奖的奖品价值32元.若该商店此次抽奖活动持续7天，试估计该商店在此次抽奖活动结束时共送出价值为多少元的奖品（精确到0.1，单位：万元）？

（3）用（1）中的2018年日盈利额的平均值去估计当月（共31天）每天的日盈利额.若商店每天的固定支出约为1000元，促销活动日的日盈利额比平常增加20%，则该商店当月的纯利润约为多少万元？（精确到0.1，纯利润=盈利额-固定支出-抽奖总奖金数）
参考公式及数据：，，，.

现有某高新技术企业年研发费用投入(百万元)与企业年利润(百万元)之间具有线性相关关系,近5年的年研发费用和年利润的具体数据如表:

年研发费用（百万元）
年利润 （百万元）

 
数据表明与之间有较强的线性关系．
(1)求对的回归直线方程；
(2)如果该企业某年研发费用投入8百万元,预测该企业获得年利润为多少?
参考数据:回归直线的系数．

某国企进行节能降耗技术改造，如表是该国企节能降耗技术改造后连续五年的生产利润：

年号	1	2	3	4	5
年生产利润（单位：千万元）	0.7	0.8	1	1.1	1.4

 
预测第8年该国企的生产利润约为（ ）千万元（参考公式及数据：,）

A．1.88

B．2.21

C．1.85

D．2.34

某小区为了调查居民的生活水平，随机从小区住户中抽取6个家庭，得到数据如下：

家庭编号	1	2	3	4	5	6
月收入（千元）	20	30	35	40	48	55
月支出（千元）	4	5	6	8	8	11

 
参考公式：回归直线的方程是：，其中，，.
（1）据题中数据，求月支出（千元）关于月收入（千元）的线性回归方程（保留一位小数）；
（2）从这6个家庭中随机抽取2个，求月支出都少于1万元的概率.

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：

	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：）
（3）在表格中（的8个对应点中，任取3个点，记这3个点在直线的下方的个数为，求的分布列和数学期望.

为了解春季昼夜温差大小与某种子发芽多少之间的关系，分别记录了4月1日至4月5日每天的昼夜温差与每天100颗种子浸泡后的发芽数，得到如下表格：

日期	4月1日	4月2日	4月3日	4月4日	4月5日
温差	12	11	13	10	8
发芽率颗	26	25	30	23	16

 
（1）从这5天中任选2天，求至少有一天种子发芽数超过25颗的概率；
（2）请根据4月1日、4月2日、4月3日这3天的数据，求出关于的线性回归方程；
（3）根据（2）中所得的线性回归方程，预测温差为时，种子发芽的颗数．
参考公式：，