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某手机公司生产某款手机，如果年返修率不超过千分之一，则生产部门当年考核优秀，现获得该公司2010-2018年的相关数据如下表所示：
（1）从该公司2010-2018年的相关数据中任意选取3年的数据，以
表示3年中生产部门获得考核优秀的次数，求的分布列和数学期望；
（2）根据散点图发现2015年数据偏差较大，如果去掉该年的数据，试用剩下的数据求出年利润
（千万元）关于年生产量
（万台）的线性回归方程（精确到0.01）.部分计算结果：
，
，
.
附：
；线性回归方程
中，
，
.
| 年份 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 |
| 年生产量（万台） | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 7 | 9 | 10 | 12 |
| 产品年利润（千万元） | 3.6 | 4.1 | 4.4 | 5.2 | 6.2 | 7.8 | 7.5 | 7.9 | 9.1 |
| 年返修量（台） | 47 | 42 | 48 | 50 | 92 | 83 | 72 | 87 | 90 |
（1）从该公司2010-2018年的相关数据中任意选取3年的数据，以
表示3年中生产部门获得考核优秀的次数，求的分布列和数学期望；（2）根据散点图发现2015年数据偏差较大，如果去掉该年的数据，试用剩下的数据求出年利润
（千万元）关于年生产量（万台）的线性回归方程（精确到0.01）.部分计算结果：，，.附：
；线性回归方程中，，.某种产品的广告费支出
与销售额
（单位：万元）之间有如表关系，与的线性回归方程为
，当广告支出5万元时，随机误差的效应（残差）为（ ）
与销售额（单位：万元）之间有如表关系，与的线性回归方程为，当广告支出5万元时，随机误差的效应（残差）为（ ） | 2 | 4 | 5 | 6 | 8 |
| 30 | 40 | 60 | 50 | 70 |
| A．10 | B．20 | C．30 | D．40 |
某机构为了了解不同年龄的人对一款智能家电的评价，随机选取了50名购买该家电的消费者，让他们根据实际使用体验进行评分.
（Ⅰ）设消费者的年龄为
，对该款智能家电的评分为
.若根据统计数据，用最小二乘法得到关于的线性回归方程为
，且年龄的方差为
，评分的方差为
.求与的相关系数
，并据此判断对该款智能家电的评分与年龄的相关性强弱.
（Ⅱ）按照一定的标准，将50名消费者的年龄划分为“青年”和“中老年”，评分划分为“好评”和“差评”，整理得到如下数据，请判断是否有
的把握认为对该智能家电的评价与年龄有关.
附：线性回归直线
的斜率
；相关系数
，独立性检验中的
，其中
.
临界值表：
（Ⅰ）设消费者的年龄为
，对该款智能家电的评分为.若根据统计数据，用最小二乘法得到关于的线性回归方程为，且年龄的方差为，评分的方差为.求与的相关系数，并据此判断对该款智能家电的评分与年龄的相关性强弱.（Ⅱ）按照一定的标准，将50名消费者的年龄划分为“青年”和“中老年”，评分划分为“好评”和“差评”，整理得到如下数据，请判断是否有
的把握认为对该智能家电的评价与年龄有关.| | 好评 | 差评 |
| 青年 | 8 | 16 |
| 中老年 | 20 | 6 |
附：线性回归直线
的斜率；相关系数，独立性检验中的，其中.临界值表：
 | 0.050 | 0.010 | 0.001 |
 | 3.841 | 6.635 | 10.828 |
若根据5名儿童的年龄
（岁）和体重
的数据用最小二乘法得到用年龄预报体重的回归方程是
，已知这5名儿童的年龄分别是3，5，2，6，4，则这5名儿童的平均体重是______
.
（岁）和体重的数据用最小二乘法得到用年龄预报体重的回归方程是，已知这5名儿童的年龄分别是3，5，2，6，4，则这5名儿童的平均体重是______.在一段时间内，分5次测得某种商品的价格
（万元）和需求量
之间的一组数据为：
已知
，
，
，
，
（1）求出
对的回归方程；
（2）如价格定为1.9万元，预测需求量大约是多少？（精确到
）.
（万元）和需求量之间的一组数据为：| | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 价格 | 1.4 | 1.6 | 1.8 | 2 | 2.2 |
| 需求量 | 12 | 10 | 7 | 5 | 3 |
已知
，，，，（1）求出
对的回归方程；（2）如价格定为1.9万元，预测需求量大约是多少？（精确到
）.下列命题不正确的是（ ）
A．由样本数据得到的回归方程 必过样本点中心 |
B．相关指数 用来刻画回归效果，的值越大，说明模型的拟合效果越好 |
| C．归纳推理和类比推理都是合情推理，合情推理的结论是可靠的，是正确的结论 |
| D．演绎推理是由一般到特殊的推理 |
下列说法错误的是
A．回归直线过样本点的中心 |
| B．两个随机变量的线性相关性越强，则相关系数的绝对值就越接近于1 |
C．在回归直线方程 中，当解释变量x每增加1个单位时，预报变量 平均增加 个单位 |
D．对分类变量X与Y，随机变量 的观测值k越大，则判断“X与Y有关系”的把握程度越小 |
进行线性变换后得到的回归方程为
，则函数
的单调递增区间为（ ）
之间的一组相关数据如表所示：
，则
的值为（ ）
假定小麦基本苗数
与成熟期有效穗
之间存在相关关系，今测得5组数据如下：
（1）以为解释变量，为预报变量，画出散点图
（2）求与之间的回归方程
（3）当基本苗数为
时预报有效穗（注：
， 
）
，
，
与成熟期有效穗之间存在相关关系，今测得5组数据如下：（1）以
为解释变量，为预报变量，画出散点图（2）求
与之间的回归方程（3）当基本苗数为
时预报有效穗（注：， ），，