近10年来,某市社会商品零售总额与职工工资总额(单位:亿元)数据如下:

工资总额x/亿元	23.8	27.6	31.6	32.4	33.7	34.9	43.2	52.8	63.8	73.4
社会商品零售总额y/亿元	41.4	51.8	61.7	67.9	68.7	77.5	95.9	137.4	155.0	175.0

 
建立社会商品零售总额y与职工工资总额x的线性回归方程是(　　)

A．=2.799 1x-27.248 5

B．=2.799 1x-23.549 3

C．=2.699 2x-23.749 3

D．=2.899 2x-23.749 4

某工厂某产品近几年的产量统计如下表：

年份	2013	2014	2015	2016	2017	2018
年份代码	1	2	3	4	5	6
年产量（万件）	6.6	6.7	7	7.1	7.2	7.4

 
（1）根据表中数据，求关于的线性回归方程；
（2）若近几年该产品每千克的价格（单位：元）与年产量满足的函数关系式为，且每年该产品都能售完.
①根据（1）中所建立的回归方程预测该地区年该产品的产量；
②当为何值时，销售额最大？
附：对于一组数据，其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为：，.

某农科所发现，一种作物的年收获量 （单位：）与它“相近”作物的株数 具有线性相关关系(所谓两株作物“相近”是指它们的直线距离不超过  )，并分别记录了相近作物的株数为 时，该作物的年收获量的相关数据如下：
 

（1）求该作物的年收获量 关于它“相近”作物的株数的线性回归方程；
（2）农科所在如图所示的正方形地块的每个格点（指纵、横直线的交叉点）处都种了一株该作物，其中每
个小正方形的面积为 ，若在所种作物中随机选取一株，求它的年收获量的分布列与数学期望．(注:年收
获量以线性回归方程计算所得数据为依据)
附：对于一组数据，其回归直线的斜率和截距的最小二乘估
计分别为, ,

某农科所对冬季昼夜温差大小与某反季节大豆新品种发芽多少之间的关系进行分析研究，12月1日至12月5日的昼夜温差与实验室每天每100颗种子中的发芽数如下表所示：

日期	12月1日	12月2日	12月3日	12月4日	12月5日
温差x(℃)	10	11	13	12	8
发芽数y(颗)	23	25	30	26	16

 

该农科所确定的研究方案是：先从这5组数据中选取2组，用剩下的3组数据求回归方程，再用被选取的2组数据进行检验．

(1)求选取的2组数据恰好是不相邻的2组数据的概率．

(2)若选取的是12月1日与12月5日的两组数据，请根据12月2日至12月4日的数据，求y关于x的线性回归方程.

(3)若由线性回归方程得到的估计数据与所选出的检验数据的误差不超过2颗，则认为得到的线性回归方程是可靠的，试问(2)中所得的线性回归方程是否可靠？

在2017年初的时候，国家政府工作报告明确提出，2017年要坚决打好蓝天保卫战，加快解决燃煤污染问题，全面实施散煤综合治理.实施煤改电工程后，某县城的近六个月的月用煤量逐渐减少，6月至11月的用煤量如下表所示：

（1）由于某些原因，中一个数据丢失，但根据6至9月份的数据得出少样本平均值是3.5，求出丢失的数据；
（2）请根据6至9月份的数据，求出关于的线性回归方程；
（3）现在用（2）中得到的线性回归方程中得到的估计数据与10月11月的实际数据的误差来判断该地区的改造项目是否达到预期，若误差均不超过0.3，则认为该地区的改造已经达到预期，否则认为改造未达预期，请判断该地区的煤改电项目是否达预期？（参考公式：线性回归方程，其中）