某地区2011年至2017年农村居民家庭人均纯收入y(单位：千元)的数据如下表：
| 年份 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 |
| 年份代号t | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 人均纯收入y | 2.9 | 3.3 | 3.6 | 4.4 | 4.8 | 5.2 | 5.9 |
(1)求样本中心点坐标；
(2)已知两变量线性相关，求y关于t的线性回归方程；
(3)利用(2)中的线性回归方程，分析2011年至2017年该地区农村居民家庭人均纯收入的变化情况，并预测该地区2019年农村居民家庭人均纯收入.
附：回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：
.
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某地区2011年至2017年农村居民家庭人均纯收入y(单位：千元)的数据如下表：
| 年份 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 |
| 年份代号t | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 人均纯收入y | 2.9 | 3.3 | 3.6 | 4.4 | 4.8 | 5.2 | 5.9 |
(1)求样本中心点坐标；
(2)已知两变量线性相关，求y关于t的线性回归方程；
(3)利用(2)中的线性回归方程，分析2011年至2017年该地区农村居民家庭人均纯收入的变化情况，并预测该地区2019年农村居民家庭人均纯收入.
附：回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：.
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某地区2007年至2013年农村居民家庭纯收入y（单位：千元）的数据如下表：
| 年份 | 2007 | 2008 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 |
| 年份代号t | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 人均纯收入y | 2.9 | 3.3 | 3.6 | 4.4 | 4.8 | 5.2 | 5.9 |
（1）求y关于t的线性回归方程；
（2）利用（1）中的回归方程，分析2007年至2013年该地区农村居民家庭人均纯收入的变化情况，并预测该地区2015年农村居民家庭人均纯收入.
附：回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为：
，
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某地区2008年至2014年农村居民家庭纯收入y（单位：千元）的数据如下表：
| 年份 | 2008 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 |
| 年份代号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 人均纯收入y | 2．9 | 3．3 | 3．6 | 4．4 | 4．8 | 5．2 | 5．9 |
（Ⅰ）求y关于
的线性回归方程；
（Ⅱ）利用（Ⅰ）中的回归方程，分析2008年至2014年该地区农村居民家庭人均纯收入的变化情况，并预测该地区2016年农村居民家庭人均纯收入．
附：回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为：
，
．
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某地区2007年至2013年农村居民家庭人均纯收入y（单位：千元)的数据如下表：
若y关于t的线性回归方程为
＝0.5t＋a,则据此该地区2015年农村居民家庭人均纯收入约为（ )
A.6．6千元 B.6．5千元 C.6．7千元 D.6．8千元
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葫芦岛市某高中进行一项调查：2012年至2016年本校学生人均年求学花销
（单位：万元）的数据如下表：
| 年份 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 |
| 年份代号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 年求学花销 | 3.2 | 3.5 | 3.8 | 4.6 | 4.9 |
（1）求关于的线性回归方程；
（2）利用（1）中的回归方程，分析2012年至2016年本校学生人均年求学花销的变化情况，并预测该地区2017年本校学生人均年求学花销情况．
附：回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为：
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葫芦岛市某高中进行一项调查：2012年至2016年本校学生人均年求学花销（单位：万元）的数据如下表：
| 年份 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 |
| 年份代号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 年求学花销 | 3.2 | 3.5 | 3.8 | 4.6 | 4.9 |
（1）求关于的线性回归方程；
（2）利用（1）中的回归方程，分析2012年至2016年本校学生人均年求学花销的变化情况，并预测该地区2017年本校学生人均年求学花销情况．
附：回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为：
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某市2010年至2016年新开楼盘的平均销售价格（单位：千元/平米）的统计数据如下表：
| 年份 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 |
| 年份代号x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 销售价格y | 3 | 3.4 | 3.7 | 4.5 | 4.9 | 5.3 | 6 |
（1）求关于的线性回归方程；
（2）利用（1）中的回归方程，分析2010年至2016年该市新开楼盘平均销售价格的变化情况，并预测该市2018年新开楼盘的平均销售价格.
附：参考数据及公式： 
， 
， 
.
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某公司2008～2013年的年利润x(单位：百万元)与年广告支出y(单位：百万元)的统计资料如下表所示：
| 年份 | 2008 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 |
| 利润x | 12.2 | 14.6 | 16 | 18 | 20.4 | 22.3 |
| 支出y | 0.62 | 0.74 | 0.81 | 0.89 | 1 | 1.11 |
根据统计资料，则（ ）
A. 利润中位数是16，x与y有正线性相关关系
B. 利润中位数是17，x与y有正线性相关关系
C. 利润中位数是17，x与y有负线性相关关系
D. 利润中位数是18，x与y有负线性相关关系
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(本题满分14分)抽样调查30个工人的家庭人均月收入，得到如下数据：(单位：元)
404 444 556 430 380 420 500 430 420 384 420 404 424 340 424 412 388 472 358 476 376 396 428 444 366 436 364 438 330 426
(1)取组距为60，起点为320，列出样本的频率分布表；
(2)画出频率分布直方图；
(3)根据频率分布直方图估计人均月收入在[440,500)中的家庭所占的百分比．
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某公司为确定下一年度投入某种产品的宣传费，需了解年宣传费
（单位：万元）对年销售量
（单位：吨）的影响，对近六年的年宣传费
和年销售量
(
)的数据作了初步统计，得到如下数据：
| 年份（ | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 |
| 年宣传费 | 23 | 25 | 27 | 29 | 32 | 35 |
| 年销售量 | 11 | 21 | 24 | 66 | 115 | 325 |
（1）根据散点图判断
与
，哪一个更适合作为年销售量（吨）与关于宣传费（万元）的回归方程类型；
（2）规定当产品的年销售量（吨）与年宣传费（万元）的比值大于1时，认为该年效益良好，现从这6年中任选3年，记其中选到效益良好的数量为
，试求的所有取值情况及对应的概率；
（3）根据频率分布直方图中求出样本数据平均数的思想方法，求的平均数.
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）