某地区某农产品的销售量与年份有关，下表是近五年的部分统计数据：
| 年份 | 2010 | 2012 | 2014 | 2016 | 2018 |
| 销售量（吨） | 114 | 115 | 116 | 116 | 114 |
用所给数据求年销售量
（吨）与年份
之间的回归直线方程
，并根据所求出的直线方程预测该地区2019年该农产品的销售量.
参考公式：
.
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某地区某农产品的销售量与年份有关，下表是近五年的部分统计数据：
| 年份 | 2010 | 2012 | 2014 | 2016 | 2018 |
| 销售量（吨） | 114 | 115 | 116 | 116 | 114 |
用所给数据求年销售量（吨）与年份之间的回归直线方程，并根据所求出的直线方程预测该地区2019年该农产品的销售量.
参考公式：.
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某地区某中草药材的销售量与年份有关，下表是近五年的部分统计数据：
| 年份 | 2008 | 2010 | 2012 | 2014 | 2016 |
| 销售量（吨） | 114 | 115 | 116 | 116 | 114 |
（1）利用所给数据求年销售量
与年份
之间的回归直线方程
；
（2）利用（1）中所求出的直线方程预测该地2018年的中草药的销售量.
参考公式： 
， 
.
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某地区某农产品的销售量与年份有关，下表是近五年的部分统计数据：
| 年份 | 2010 | 2012 | 2014 | 2016 | 2018 |
| 销售量（吨） | 114 | 115 | 116 | 116 | 114 |
用所给数据求年销售量（吨）与年份之间的回归直线方程，并根据所求出的直线方程预测该地区2019年该农产品的销售量.
参考公式：.
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某地最近十年对某商品的需求量逐年上升，下表是部分统计数据：
| 年份 | 2008 | 2010 | 2012 | 2014 | 2016 |
| 需要量（万件） | 236 | 246 | 257 | 276 | 286 |
（1）利用所给数据求年需求量与年份之间的回归直线方程
；
（2）预测该地2018年的商品需求量（结果保留整数）.
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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 | 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）根据线性回归方程预测2019年该地区该农产品的年产量．
附：
，
. 参考数据: 
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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 | 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）根据线性回归方程预测2019年该地区该农产品的年产量．
附：
，
. 参考数据: 
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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 | 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）根据线性回归方程预测2019年该地区该农产品的年产量．
附：，. 参考数据:
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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 |
（1）根据表中数据，建立y关于t的线性回归方程
；
（2）根据线性回归方程预测2019年该地区该农产品的年产量．
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某地区某中草药材的销售量与年份有关，如表是近五年的部分统计数据：
（1）利用所给数据求年销售量与年份之间的回归直线方程；
（2）利用（1）中所求出的直线方程预测该地2018年的中草药的销售量．
参考公式： 
， ．
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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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