某公司为了准确地把握市场，做好产品生产计划，对过去四年的数据进行整理得到了第年与年销量（单位：万件）之间的关系如下表：

（1）在图中画出表中数据的散点图；

（2）根据散点图选择合适的回归模型拟合与的关系（不必说明理由）；
（3）建立关于的回归方程，预测第5年的销售量.
附注：参考公式：回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为：
，.

某城市理论预测2000年到2004年人口总数与年份的关系如下表所示

年份200（年）	0	1	2	3	4
人口数 （十万）	5	7	8	11	19

 
（1）请画出上表数据的散点图；
（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；
（3）据此估计2005年该城市人口总数.
参考公式： 用最小二乘法求线性回归方程系数公式

调查某公司的五名推销员，其工作年限与年推销金额如下表：

推销员	A	B	C	D	E
工作年限x(年)	2	3	5	7	8
年推销金额y(万元)	3	3.5	4	6.5	8

 
(1)在图中画出年推销金额关于工作年限的散点图，并从散点图中发现工作年限与年推销金额之间关系的一般规律；

(2)利用最小二乘法求年推销金额关于工作年限的回归直线方程；
(3)利用(2)中的回归方程，预测工作年限为10年的推销员的年推销金额.
附：， ＝－ .

某农科所对冬季昼夜温差（最高温度与最低温度的差）大小与某反季节大豆新品种一天内发芽数之间的关系进行了分析研究，他们分别记录了12月1日至12月6日每天昼夜最高、最低的温度（如图甲），以及实验室每天每100颗种子中的发芽数情况（如图乙），得到如下资料：
最高温度最低温度
甲

乙
（1）请画出发芽数y与温差x的散点图；
（2）若建立发芽数y与温差x之间的线性回归模型，请用相关系数说明建立模型的合理性；
（3）①求出发芽数y与温差x之间的回归方程（系数精确到0.01）；
②若12月7日的昼夜温差为，通过建立的y关于x的回归方程，估计该实验室12月7日当天100颗种子的发芽数.

参考数据：.

参考公式：

相关系数：（当时，具有较强的相关关系）.

回归方程中斜率和截距计算公式：.

根据如下样本数据得到的回归方程为，则(  )

	3	4	5	6	7
	4.0	2.5	–0.5	0.5	–2.0

 

A．，	B．，
C．，	D．，