下面给出了根据我国2012年~2018年水果人均占有量y（单位：kg）和年份代码x绘制的散点图（2012年~2018年的年份代码x分别为1~7）．
（1）根据散点图相应数据计算得
，
，求y关于x的线性回归方程；
（2）估计我国2023年水果人均占有量是多少？（精确到1kg）．
附：回归方程
中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：
，
．
高二数学解答题简单题
下面给出了根据我国2012年~2018年水果人均占有量y（单位：kg）和年份代码x绘制的散点图（2012年~2018年的年份代码x分别为1~7）．
（1）根据散点图相应数据计算得，，求y关于x的线性回归方程；
（2）估计我国2023年水果人均占有量是多少？（精确到1kg）．
附：回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：
，．
高二数学解答题简单题
下面给出了根据我国2012年~2018年水果人均占有量y（单位：kg）和年份代码x绘制的散点图（2012年~2018年的年份代码x分别为1~7）．
（1）根据散点图相应数据计算得，，求y关于x的线性回归方程；
（2）估计我国2023年水果人均占有量是多少？（精确到1kg）．
附：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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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.
| 年份 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 |
| 时间代号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
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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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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某地区2007至2013年农村居民家庭人均纯收入
（单位：千元）的数据如下表：
| 年份 | 2007 | 2008 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 |
| 年份代号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 人均纯收入 | 2.9 | 3.3 | 3.6 | 4.4 | 4.8 | 5.2 | 5.9 |
（1）求关于
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估计公式分别为：
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某地区
年至
年农村居民家庭人均纯收入（单位：千元）的数据如表：
| 年份 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 |
| 年份代号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 人均纯收入 | 2.9 | 3.3 | 3.6 | 4.4 | 4.8 | 5.2 | 5.9 |
（1）求关于
的线性回归方程；
（2）利用（1）中的回归方程，分析年至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
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：
.
参考数据：
.
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某地区
年至
年农村居民家庭人均纯收入
（单位：千元）的数据如下表：
| 年份 | 2007 | 2008 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 |
| 年份代号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 人均纯收入 | 2.9 | 3.3 | 3.6 | 4.4 | 4.8 | 5.2 | 5.9 |
若关于的线性回归方程为
，则据此该地区2017年农村居民家庭人均纯收入约为（ ）
A．6.3千元 B．7.5千元 C．6.7千元 D．7.8千元
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某地区2007年至2013年居民人均纯收入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）设y关于t的线性回归方程为
，求
的值；
（2）利用（1）中的回归方程，预测该地区2016年居民人均纯收入．
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某地区2007年至2013年农村居民家庭纯收入
（单位：千元）的数据如下表
| 年份 | 2007 | 2008 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 |
| 年份代号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 人均纯收入 | 2．9 | 3．3 | 3．6 | 4．4 | 4．8 | 5．2 | 5．9 |
（1）求y关于
的线性回归方程
（2）判断y与之间是正相关还是负相关？
（3）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2007年至2013年农村居民家庭纯收入（单位：千元）的数据如下表：
| 年份 | 2007 | 2008 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 |
| 年份代号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 人均纯收入 | 2.9 | 3.3 | 3.6 | 4.4 | 4.8 | 5.2 | 5.9 |
（1）求y关于的线性回归方程；
（2）判断y与之间是正相关还是负相关？
（3）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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