电动化是汽车工业未来发展的大趋势，在国家的节能减排、排放法规等硬性要求之下，新能源汽车乘势而起，来自中国汽车工业协会的统计数据显示，2018年新能源汽车累计销量已经超过100万台，意味着我国的新能源汽车市场的正式兴起．某人计划购买一辆某品牌新能源汽车，他从当地该品牌销售网站了解到2018年1月到5月的实际销量如下表：

月份（）	1	2	3	4	5
销量（，单位：辆）	500	600	1000	1400	1700

 
（1）经分析发现，可用线性回归模型拟合当地该品牌新能源汽车实际销量（辆）与月份之间的相关关系．请用最小二乘法求关于的线性回归方程，并据此预测2018年10月份当地该品牌新能源汽车的销量；
（2）2018年6月12日，中央财政和地方财政将根据新能源汽车的最大续航里程对购车补贴进行新一轮调整．如图为2018年执行的补贴政策．

最大续航里程（单位：km）	补贴金额（单位：万元）
	1.50
	2.40
	3.40
	4.50
	5.00

 
已知该品牌的新能源汽车的最大续航里程不小于250 km，某地的月销量为3000辆，其中最大续航里程在内，问购车补贴能否达到12000万元？如果不能，请说明理由；如果能，请求出最大续航里程在内的销售量范围．
参考公式：回归方程，其中，．
参考数据：．

在高中学习过程中，同学们常这样说：“如果你的物理成绩好，那么你的数学学习就不会有什么大问题．”某班针对“高中物理学习对数学学习的影响”进行研究，得到了学生的物理成绩与数学成绩具有线性相关关系，如表为该班随机抽取6名学生在一次考试中的物理和数学成绩：

学生编号 学科	1	2	3	4	5	6
物理成绩（x）	75	65	75	65	60	80
数学成绩（y）	125	117	110	103	95	110

 
（1）求数学成绩y对物理成绩x的线性回归方程；
（2）该班某同学的物理成绩100分，预测他的数学成绩．
参考公式：回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：
，
参考数据：75²+65²+75²+65²+60²+80²＝29700，
75×125+65×117+75×110+65×103+60×95+80×110＝46425．

环保部门研究发现某地的PM10浓度与车流量之间有线性相关关系现采集到该地一周内车流量x与PM10浓度y的数据如表：

时间	车流量单位：万辆	PM10浓度单位：
星期一
星期二
星期三
星期四
星期五
星期六
星期日

 
Ⅰ在如图所示的坐标系中作出表中数据的散点图；
Ⅱ根据表中统计数据，求出线性回归方程计算b时精确到，计算a时精确到；
Ⅲ为净化空气，该地决定下周起在工作日星期一至星期五限号假设限号时每个工作日的车流量为表中对应工作日的，试预测下周星期三的PM10浓度精确到
参考公式：，．
参考数据，，，．

近年来，某地区积极践行“绿水青山就是金山银山”的绿色发展理念年年初至年年初，该地区绿化面积（单位：平方公里）的数据如下表：

年份
年份代号
绿化面积

 
（1）求关于的线性回归方程；
（2）利用（1）中的回归方程，预测该地区年年初的绿化面积，并计算年年初至年年初，该地区绿化面积的年平均增长率约为多少.
（附：回归直线的斜率与截距的最小二乘法估计公式分别为，）

上半年产品产量与单位成本资料如下：

月份	产量/千件	单位成本/元
1	2	73
2	3	72
3	4	71
4	3	73
5	4	69
6	5	68

 
且已知产量x与单位成本y具有线性相关关系.
(1)求出回归方程.
(2)指出产量每增加1 000件时，单位成本平均变动多少?
(3)假定产量为6 000件时，单位成本为多少元?