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某公司的广告费支出
与销售额
（单位：万元）之间有下列对应数据，且与线性相关。
中的b=6.5。
(1)求
的值。
(2)预测销售额为115万元时，大约需要多少万元的广告费？
与销售额（单位：万元）之间有下列对应数据，且与线性相关。 | 2 | 4 | 5 | 6 | 8 |
| 30 | 40 | 60 | 50 | 70 |
根据表中提供的数据得到线性回归方程
中的b=6.5。(1)求
的值。(2)预测销售额为115万元时，大约需要多少万元的广告费？
给出下列命题：
①线性相关系数
越大，两个变量的线性相关越强；反之，线性相关性越弱；
②由变量
和
的数据得到其回归直线方程：
，则
一定经过
；
③从越苏传递的产品生产流水线上，质检员每10分钟从中抽取一件产品进行某项指标检测，这样的抽样是分层抽样；
④在回归分析模型中，残差平方和越小，说明模型的拟合效果越好；
⑤在回归直线方程
中，当解释变量每增加一个单位时，预报变量
增加0．1个单位，其中真命题的序号是 ．
①线性相关系数
越大，两个变量的线性相关越强；反之，线性相关性越弱；②由变量
和的数据得到其回归直线方程：，则一定经过；③从越苏传递的产品生产流水线上，质检员每10分钟从中抽取一件产品进行某项指标检测，这样的抽样是分层抽样；
④在回归分析模型中，残差平方和越小，说明模型的拟合效果越好；
⑤在回归直线方程
中，当解释变量每增加一个单位时，预报变量增加0．1个单位，其中真命题的序号是 ．下列命题中正确命题的个数是（）
（1）设随机变量
服从正态分布
，若
，则
；
（2）在区间
上随机取一个数，则事件“
”发生的概率为
；
（3）两个随机变量的线性相关性越强，则相关系数
越接近1；
（4）
，则
的最小正周期是
.
（1）设随机变量
服从正态分布，若，则；（2）在区间
上随机取一个数，则事件“”发生的概率为；（3）两个随机变量的线性相关性越强，则相关系数
越接近1；（4）
，则的最小正周期是.| A．0个 | B．1个 | C．2个 | D．3个 |
已知变量x，y的一组观测数据如表所示：
据此得到的回归方程为
，若
=7.9，则x每增加1个单位，y的预测值就（ ）
| x | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| y | 4.0 | 2.5 | -0.5 | 0.5 | -2.0 |
据此得到的回归方程为
，若 =7.9，则x每增加1个单位，y的预测值就（ ）| A．增加1.4个单位 | B．减少1.2个单位 | C．增加1.2个单位 | D．减少1.4个单位 |
已知x，y之间的一组数据如表：
（1）分别从集合A＝{1,3,6,7,8}，B＝{1,2,3,4,5}中各取一个数x，y，求x+y≥10的概率；
（2）对于表中数据，甲、乙两同学给出的拟合直线分别为
与
，试根据残差平方和：
的大小，判断哪条直线拟合程度更好．
（1）分别从集合A＝{1,3,6,7,8}，B＝{1,2,3,4,5}中各取一个数x，y，求x+y≥10的概率；
（2）对于表中数据，甲、乙两同学给出的拟合直线分别为
与，试根据残差平方和：的大小，判断哪条直线拟合程度更好．如表所示提供了某厂节能降耗技术改造后在生产
产品的过程中记录的产量
（吨）与相应的生产能耗
（吨）的几组对应数据，根据表中提供的数据，求出关于的线性回归方程为
，则下列结论错误的是( )
产品的过程中记录的产量（吨）与相应的生产能耗（吨）的几组对应数据，根据表中提供的数据，求出关于的线性回归方程为，则下列结论错误的是( ) | 3 | 4 | 5 | 6 |
|  |  | 4 |  |
| A．产品的生产能耗与产量呈正相关 |
B．的取值必定是 |
C．回归直线一定过 |
D．产品每多生产1吨，则相应的生产能耗约增加 吨 |
某种产品在五个年度的广告费用支出
万元与销售额
万元的统计数据如下表：
（I）根据上表提供的数据，求出关于的线性回归方程；
（II）据此模型估计某年度产品的销售额欲达到108万元，那么本年度收入的广告费约为多少万元？（回归方程为
其中：
）
万元与销售额万元的统计数据如下表： | 2 | 4 | 5 | 6 | 8 |
| 20 | 35 | 50 | 55 | 80 |
（I）根据上表提供的数据，求出
关于的线性回归方程；（II）据此模型估计某年度产品的销售额欲达到108万元，那么本年度收入的广告费约为多少万元？（回归方程为
其中：）某地区2008年至2014年中，每年的居民人均纯收入y（单位：千元）的数据如下表：
对变量t与y进行相关性检验，得知t与y之间具有线性相关关系．
（1）求y关于t的线性回归方程；
（2）预测该地区2017年的居民人均纯收入．
附：回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：
，
| 年 份 | 2008 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 |
| 年份代号t | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 人均纯收入y | 2.7 | 3.6 | 3.3 | 4.6 | 5.4 | 5.7 | 6.2 |
对变量t与y进行相关性检验，得知t与y之间具有线性相关关系．
（1）求y关于t的线性回归方程；
（2）预测该地区2017年的居民人均纯收入．
附：回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：
，
,则该方程在样本
处的残差为( )
为了规定工时定额，需要确定加工零件所花费的时间，为此进行了5次试验，得到5组数据
，
，
，
，
．根据收集到的数据可知
+
+
+
=150，由最小二乘法求得回归直线方程为
，则
+
+
+
+
的值为（ ）
，，，，．根据收集到的数据可知+++=150，由最小二乘法求得回归直线方程为，则++++的值为（ ）| A．75 | B．155.4 | C．375 | D．466.2 |