某产品近期销售情况如下表：

月份	2	3	4	5	6
销售额（万元）	15.1	16.3	17.0	17.2	18.4

 
根据上表可得回归方程为，据此估计，该公司8月份该产品的销售额为（   ）

A．19.05

B．19.25

C．19.5

D．19.8

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：．

某车间为了规定工时定额，需要确定加工零件所花费的时间，为此作了四次试验，得到的数据如下：

零件的个数x(个)	2	3	4	5
加工的时间y(小时)	2.5	3	4	4.5

 
(1)求出y关于x的线性回归方程，并在坐标系中画出回归直线；
(2)试预测加工10个零件需要的时间．
(注：,＝54)

某种产品的广告费用支出 x （万元）与销售额 y （万元）之间有如下的对应数据：

x	2	4	5	6	8
y	30	40	60	50	70

 
（1）求回归直线方程；
（2）据此估计广告费用为 9 万元时，销售收入y 的值

为达到节水节电的目的，某家庭记录了20天的日用电量x_i（单位：度）的频数分布表和这20天相应的日用水量y_i（单位：m³）的频率分布直方图如下：

日用电量xi	0，2）	2，4）	4，6）	6，8）	8，10）
频数（天）	2	5	7	3	3

 
（1）假设水费为2.5元/m³，电费为0.6元/度，用以上数据估计该家庭日用电量的平均值和日用水量的平均值，并据此估计该家庭一个月的水费和电费一共是多少？（一个月按30天算，同一组中的数据以这组数据所在区间中点的值作代表）；
（2）假设该家庭的日用水量y和日用电量x可用线性回归模型来拟合，请利用（1）中的计算数据及所给的参考数据和公式，建立y与x的回归方程，预测若该家庭日用电量为20度时的日用水量是多少m³？（回归方程的系数小数点后保留2位小数）
参考数据：x_iy_i＝65，612
参考公式：回归方程x中斜率和截距的公式分别为：
，