下图是我国2008年至2014年生活垃圾无害化处理量（单位：亿吨）的折线图.（Ⅰ）由折线图...

下图是我国2008年至2014年生活垃圾无害化处理量（单位：亿吨）的折线图

（1）由折线图看出，可用线性回归模型拟合与的关系，请建立关于的回归方程（系数精确到0.01）；

（2）预测2018年我国生活垃圾无害化处理量.

附注：

参考公式：设具有线性相关关系的两个变量的一组观察值为，

则回归直线方程的系数为：

， .

参考数据: ， .

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下图是我国2008年至2014年生活垃圾无害化处理量（单位：亿吨）的折线图.

（Ⅰ）由折线图看出，可用线性回归模型拟合y与t的关系，请用相关系数加以说明；

（Ⅱ）建立y关于t的回归方程（系数精确到0.01），预测2016年我国生活垃圾无害化处理量.

附注：

参考数据：，，

，≈2.646.

参考公式：相关系数

回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：

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下图是我国2008年至2014年生活垃圾无害化处理量（单位：亿吨）的折线图.

（Ⅰ）由折线图看出，可用线性回归模型拟合y与t的关系，请用相关系数加以说明；

（Ⅱ）建立y关于t的回归方程（系数精确到0.01），预测2016年我国生活垃圾无害化处理量.

附注：

参考数据：，，

，≈2.646.

参考公式：相关系数

回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：

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如图是我国2008年至2014年生活垃圾无害化处理量（单位：亿吨）的折线图．

（Ⅰ）由折线图看出，可用线性回归模型拟合与的关系，请用相关系数加以说明；

（Ⅱ）建立关于的回归方程（系数精确到0.01），预测2016年我国生活垃圾无害化处理量．

参考数据： ， ， ， ．

参考公式：相关系数，

回归方程， ，

本题中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为： ， ．

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如图是我国2010年至2016年生活垃圾无害化处理量（单位：亿吨）的折线图．

注：年份代码1～7分别对应年份2010～2016.

（Ⅰ）由折线图看出，可用线性回归模型拟合与的关系，请用相关系数加以说明；

（Ⅱ）建立关于的回归方程（系数精确到0.01），预测2018年我国生活垃圾无害化处理量．

参考数据：，，，.

参考公式：相关系数，回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为，.

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如图是我国2012年至2018年生活垃圾无害化处理量（单位：亿吨）的折线图．注：年份代码1～7分别对应年份2012～2018.

（1）由折线图看出，可用线性回归模型拟合与的关系，请用相关系数加以说明；

（2）建立关于的回归方程（系数精确到0.01），预测2020年我国生活垃圾无害化处理量．

参考数据：，，，.

参考公式：相关系数，回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为.

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以下是某地搜集到的新房源的销售价格（万元）和房屋的面积的数据：

（1）由散点图看出，可用线性回归模型拟合与的关系，求关于的线性回归方程；

（2）请根据（1）中的线性回归方程，预测该地当房屋面积为时的销售价格。

，，其中，

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随着我国经济的发展，居民的储蓄存款逐年增长.根据统计资料发现，某地区城乡居民的人民币储蓄存款年底余额（单位：千亿元）与年份代码的关系可用线性回归模型拟合.下表给出了年份代号与对应年份的关系.

已知，.

（1）求关于的回归方程；

（2）用所求回归方程预测该地区2018年（）的人民币储蓄存款.

附：回归方程中，.

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下列说法：①残差可用来判断模型拟合的效果;

②设有一个回归方程，变量x增加一个单位时，y平均增加5个单位；

③线性回归方程必过 ；

④在一个2×2列联表中，由计算得=13.079，则有99%的把握确认这两个变量间有关系（其中）；

其中错误的个数是（　　 ）

A. 0　　 B. 1　　 C. 2　　 D. 3.

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下列说法：

①残差可用来判断模型拟合的效果；

②设有一个回归方程：，变量x增加一个单位时，y平均增加5个单位；

③线性回归直线：必过点；

④在一个列联表中，由计算得，则有的把握确认这两个变量间有关系（其中）；

其中错误的个数是（　　 ）

A. 0　　 B. 1　　 C. 2　　 D. 3

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