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今年一轮又一轮的寒潮席卷全国．某商场为了了解某品牌羽绒服的月销售量y（件）与月平均气温x（℃）之间的关系，随机统计了某4个月的月销售量与当月平均气温，数据如下表：
月平均气温x（℃） 17 13 8 2
月销售量y（件） 24 33 40 55
由表中数据算出线性回归方程
中的b≈﹣2．气象部门预测下个月的平均气温约为6℃，据此估计，该商场下个月毛衣的销售量的件数约为 ．
月平均气温x（℃） 17 13 8 2
月销售量y（件） 24 33 40 55
由表中数据算出线性回归方程
中的b≈﹣2．气象部门预测下个月的平均气温约为6℃，据此估计，该商场下个月毛衣的销售量的件数约为 ．一位母亲记录了儿子
岁的身高，由此建立的身高与年龄的回归模型为
，用这个模型预测这孩子
岁时的身高，则正确的叙述是（ ）
岁的身高，由此建立的身高与年龄的回归模型为，用这个模型预测这孩子岁时的身高，则正确的叙述是（ ）A．身高一定是 | B．身高在以上 |
| C．身高在以下 | D．身高在左右 |
观测一组
的数据，利用两种回归模型计算得
①与
②，经计算得模型①的
，模型②的
，下列说法中正确的是（ ）
的数据，利用两种回归模型计算得 ①与②，经计算得模型①的，模型②的，下列说法中正确的是（ ）| A．模型①拟合效果好 | B．模型①与②的拟合效果一样好 |
| C．模型②拟合效果好 | D．模型①负相关 |
随着我国经济的发展，居民的储蓄存款逐年增长.设某地区城乡居民人名币储蓄存款（年底余额）如下表
（1）求
关于
的回归方程
；
（2）用所求回归直线方程预测该地区2016年（
）的人民币储蓄存款.
附：回归方程 
,
| 年份 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 |
| 时间代号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 储蓄存款（千亿元） | 5 | 6 | 7 | 8 | 10 |
关于的回归方程；（2）用所求回归直线方程预测该地区2016年（
）的人民币储蓄存款.附：回归方程
,为了考察两个变量
和
之间的线性相关性，甲、乙两位同学各自独立地做100次和150次试验，并且利用线性回归方法，求得回归直线分别为
和
，已知两人在试验中发现对变量
的观测数据的平均值都是s ，对变量y的观测数据的平均值都是t ，那么下列说法正确的是（ ）
和之间的线性相关性，甲、乙两位同学各自独立地做100次和150次试验，并且利用线性回归方法，求得回归直线分别为和，已知两人在试验中发现对变量的观测数据的平均值都是s ，对变量y的观测数据的平均值都是t ，那么下列说法正确的是（ ） | A．t1和t2有交点(s,t) | B．t1与t2相交，但交点不一定是 |
| C．t1与t2必定平行 | D．t1与t2必定重合 |
某校高三数学备课组为了更好的制定二轮复习的计划，开展了试卷讲评后效果的调研，从上学期期末数学试题中选出一些学生易错题，重新进行测试，并认为做这些题不出任何错误的同学为“过关”，出了错误的同学认为“不过关”，现随机抽查了年级50人，他们的测试成绩的频数分布如下表：
(I)由以上统计数据完成如下2×2列联表，并判断是否有95%的把握认为期末数学成绩不低于90分与测试“过关”是否有关？说明你的理由．
(II)在期末分数段[105，120）的5人中，从中随机选3人，记抽取到过关测试“过关”的人数为X，求X的分布列及数学期望．下面的临界值表供参考：
(I)由以上统计数据完成如下2×2列联表，并判断是否有95%的把握认为期末数学成绩不低于90分与测试“过关”是否有关？说明你的理由．
(II)在期末分数段[105，120）的5人中，从中随机选3人，记抽取到过关测试“过关”的人数为X，求X的分布列及数学期望．下面的临界值表供参考：
的取值如下表：
与
线性相关，且回归方程为
，则
某电视机的广告支出
（单位：万元）与销售收入
（单位：万元）之间有下表所对应的关系：
（1）求出对的回归直线方程；
（2）若广告费为
万元，则销售收入为多少万元？
（参考公式：
，
）
（单位：万元）与销售收入（单位：万元）之间有下表所对应的关系：（1）求出
对的回归直线方程；（2）若广告费为
万元，则销售收入为多少万元？（参考公式：
，）某产品的广告支出
（单位：万元）与销售收入
（单位：万元）之间有如下数据：
根据以上数据算得：
．
（Ⅰ）求出对的线性回归方程
，并判断变量与之间是正相关还是负相关；
（Ⅱ）若销售收入最少为144万元，则广告支出费用至少需要投入多少万元？
（单位：万元）与销售收入（单位：万元）之间有如下数据：根据以上数据算得：
．（Ⅰ）求出
对的线性回归方程，并判断变量与之间是正相关还是负相关；（Ⅱ）若销售收入最少为144万元，则广告支出费用至少需要投入多少万元？
今年一轮又一轮的寒潮席卷全国．某商场为了了解某品牌羽绒服的月销售量y（件）与月平均气温x（℃）之间的关系，随机统计了某4个月的月销售量与当月平均气温，数据如下表：
由表中数据算出线性回归方程
中的b≈﹣2．气象部门预测下个月的平均气温约为6℃，据此估计，该商场下个月毛衣的销售量的件数约为 ．
由表中数据算出线性回归方程
中的b≈﹣2．气象部门预测下个月的平均气温约为6℃，据此估计，该商场下个月毛衣的销售量的件数约为 ．