某地区某农产品近几年的产量统计如表：
| 年份 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 |
| 年份代码 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| 年产量 | 6.6 | 6.7 | 7 | 7.1 | 7.2 | 7.4 |
（1）根据表中数据，建立
关于
的线性回归方程
；
,
（2）若近几年该农产品每千克的价格
（单位：元）与年产量满足的函数关系式为
，且每年该农产品都能售完.
①根据（1）中所建立的回归方程预测该地区2019（
）年该农产品的产量；
②当
为何值时，销售额
最大？
高二数学解答题中等难度题
某地区某农产品近几年的产量统计如表：
| 年份 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 |
| 年份代码 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| 年产量 | 6.6 | 6.7 | 7 | 7.1 | 7.2 | 7.4 |
（1）根据表中数据，建立关于的线性回归方程；
,
（2）若近几年该农产品每千克的价格（单位：元）与年产量满足的函数关系式为，且每年该农产品都能售完.
①根据（1）中所建立的回归方程预测该地区2019（）年该农产品的产量；
②当为何值时，销售额最大？
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某地区某农产品近几年的产量统计如表：
| 年份 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 |
| 年份代码t | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| 年产量y(万吨) | 6.6 | 6.7 | 7 | 7.1 | 7.2 | 7.4 |
（Ⅰ）根据表中数据，建立
关于的线性回归方程
；
（Ⅱ）根据线性回归方程预测2019年该地区该农产品的年产量.
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：
，
.(参考数据:
，计算结果保留小数点后两位）
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某公司2013—2018年的年利润
(单位：百万元)与年广告支出(单位：百万元)的统计资料如表所示：
| 年份 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 |
| 利润 | 12.2 | 14.6 | 16 | 18 | 20.4 | 22.3 |
| 支出 | 0.62 | 0.74 | 0.81 | 0.89 | 1.00 | 1.11 |
根据统计资料，则 ( )
A. 利润中位数是16，与有正相关关系
B. 利润中位数是17，与有正相关关系
C. 利润中位数是17，与有负相关关系
D. 利润中位数是18，与有负相关关系
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随着我国经济的发展，居民的储蓄存款逐年增长。设某地区城乡居民人民币储蓄存款
（单位：亿元）的数据如下：
| 年份 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 |
| 年份代号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 储蓄存款 | 3.4 | 3.6 | 4.5 | 4.9 | 5.5 | 6.1 | 7.0 |
（1）求关于
的线性回归方程；
（2）2018年城乡居民储蓄存款前五名中，有三男和两女。现从这5人中随机选出2人参加某访谈节目，求选中的2人性别不同的概率。
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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某市2011年至2017年新开楼盘的平均销售价格(单位：千元/平方米)的统计数据如下表：
| 年份 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 |
| 年份代号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 销售价格 | 3 | 3.4 | 3.7 | 4.5 | 4.9 | 5.3 | 6 |
（1）求
关于x的线性回归方程；
（2）利用（1）中的回归方程，分析2011年至2017年该市新开楼盘平均销售价格的变化情况，并预测该市2019年新开楼盘的平均销售价格。
附：参考公式： 
，
，其中
为样本平均值。
参考数据：
．
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某市2011年至2017年新开楼盘的平均销售价格(单位：千元/平方米)的统计数据如下表：
| 年份 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 |
| 年份代号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 销售价格 | 3 | 3.4 | 3.7 | 4.5 | 4.9 | 5.3 | 6 |
（1）求关于x的线性回归方程；
（2）利用（1）中的回归方程，分析2011年至2017年该市新开楼盘平均销售价格的变化情况，并预测该市2019年新开楼盘的平均销售价格。
附：参考公式： ，，其中为样本平均值。
参考数据： ．
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某市2011年至2017年新开楼盘的平均销售价格(单位：千元/平方米)的统计数据如下表：
| 年份 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 |
| 年份代号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 销售价格 | 3 | 3.4 | 3.7 | 4.5 | 4.9 | 5.3 | 6 |
附：参考公式：
，
，其中
为样本平均值。
参考数据：
，
．
(1)求关于的线性回归方程；
(2)利用(1)中的回归方程，分析2011年至2017年该市新开楼盘平均销售价格的变化情况，并预测该市2019年新开楼盘的平均销售价格。
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某银行对某市最近5年住房贷款发放情况(按每年6月份与前一年6月份为1年统计)作了统计调查，得到如下数据：
| 年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 |
| 贷款 | 50 | 60 | 70 | 80 | 100 |
(1)将上表进行如下处理：
，
得到数据：
|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
|
| 0 | 1 | 2 | 3 | 5 |
试求
与的线性回归方程
，再写出与的线性回归方程
.
(2)利用(1)中所求的线性回归方程估算2019年房贷发放数额.
参考公式：
, 
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随着西部大开发的深入，西南地区的大学越来越受到广大考生的青睐,下表是西南地区某大学近五年的录取平均分高于省一本线分值对比表：
| 年份 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 |
| 年份代码 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 录取平均分高于省一本线分值 | 28 | 34 | 41 | 47 | 50 |
（1）根据上表数据可知，与之间存在线性相关关系，求关于的线性回归方程；
（2）假设2020年该省一本线为520分，利用（1）中求出的回归方程预测2020年该大学录取平均分.
参考公式：
，
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随着南宁三中集团化发展，南宁三中青三校区2018年被清华北大录取23人，广西领先，一本率连年攀升，南宁三中青山校区2014年至2018年一本率如下表：
| 年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 |
| 时间代号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 一本率 | 0.7152 | 0.7605 | 0.7760 | 0.8517 | 0.9015 |
(1)求关于
的回归方程 (精确到0.0001);
(2)用所求回归方程预测南宁三中青山校区2019年高考一本录取率.(精确到0.0001).
附：回归方程中
参考数据：
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