据某市地产数据研究的数据显示，2016年该市新建住宅销售均价走势如下图所示，为抑制房价过快上涨，政府从8月采取宏观调控措施，10月份开始房价得到很好的抑制.
（1）地产数据研究院发现，3月至7月的各月均价
（万元/平方米）与月份
之间具有较强的线性相关关系，试建立关于的回归方程（系数精确到0.01）；政府若不调控，依此相关关系预测第12月份该市新建住宅销售均价；
（2）地产数据研究院在2016年的12个月份中，随机抽取三个月的数据作样本分析，若关注所抽三个月份的所属季度，记不同季度的个数为
，求的分布列和数学期望．
参考数据： 
， 
， 
；
回归方程
中斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为：
， 
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高三数学解答题中等难度题
据某市地产数据研究的数据显示，2016年该市新建住宅销售均价走势如下图所示，为抑制房价过快上涨，政府从8月份开始采取宏观调控措施，10月份开始房价得到很好的抑制.
（1）地产数据研究院发现，3月至7月的各月均价（万元/平方米）与月份之间具有较强的线性相关关系，试建立关于的回归方程（系数精确到0.01）；政府若不调控，依此相关关系预测第12月份该市新建住宅销售均价；
（2）地产数据研究院在2016年的12个月份中，随机抽取三个月的数据作样本分析，若关注所抽三个月的所属季度，记不同季度的个数为，求的分布列和数学期望.
参考数据及公式： ， ， ；
回归方程
中斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为：
， 
.
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据某市地产数据研究的数据显示，2016年该市新建住宅销售均价走势如下图所示，为抑制房价过快上涨，政府从8月采取宏观调控措施，10月份开始房价得到很好的抑制.
（1）地产数据研究院发现，3月至7月的各月均价（万元/平方米）与月份之间具有较强的线性相关关系，试建立关于的回归方程（系数精确到0.01）；政府若不调控，依此相关关系预测第12月份该市新建住宅销售均价；
（2）地产数据研究院在2016年的12个月份中，随机抽取三个月的数据作样本分析，若关注所抽三个月份的所属季度，记不同季度的个数为，求的分布列和数学期望．
参考数据： ， ， ；
回归方程中斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为：
， .
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某市地产数据研究所的数据显示，2016年该市新建住宅销售均价走势如下图所示，3月至7月房价上涨过快，政府从8月采取宏观调控措施，10月份开始房价得到很好的抑制.
（1）地产数据研究所发现，3月至7月的各月均价（万元/平方米）与月份之间具有较强的线性相关关系，试求关于的回归方程；
（2）政府若不调控，依次相关关系预测第12月份该市新建住宅的销售均价.
参考数据： ， ， ；
回归方程中斜率和截距的最小二乘法估计公示分别为：
， 
.
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据某市地产数据研究院的数据显示，2016年该市新建住宅销售均价走势如图所示，为抑制房价过快上涨，政府从8月份采取宏观调控措施，10月份开始房价得到很好的抑制．
（1）地产数据研究院研究发现，3月至7月的各月均价（万元/平方米）与月份之间具有较强的线性相关关系，试建立关于的回归方程（系数精确到 0.01），政府若不调控，依次相关关系预测第12月份该市新建住宅销售均价；
（2）地产数据研究院在2016年的12个月份中，随机抽取三个月份的数据作样本分析，求两个月恰好在不同季度的概率P．
参考数据： 
，（说明：以上数据
为3月至7月的数据）
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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据某市地产数据研究院的数据显示，2016年该市新建住宅销售均价走势如图所示，为抑制房价过快上涨，政府从8月份采取宏观调控措施，10月份开始房价得到很好的抑制．
（1）地产数据研究院研究发现，3月至7月的各月均价（万元/平方米）与月份之间具有较强的线性相关关系，试建立关于的回归方程（系数精确到 0.01），政府若不调控，依次相关关系预测第12月份该市新建住宅销售均价；
（2）地产数据研究院在2016年的12个月份中，随机抽取三个月份的数据作样本分析，求两个月恰好在不同季度的概率P．
参考数据： 
，（说明：以上数据为3月至7月的数据）
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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据某市地产数据研究院的数据显示，2016年该市新建住宅销售均价走势如图所示，为抑制房价过快上涨，政府从8月份采取宏观调控措施，10月份开始房价得到很好的抑制．
参考数据： 
，（说明：以上数据 
为3月至7月的数据）
回归方程 
中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为： 
， 
（1）地产数据研究院研究发现，3月至7月的各月均价 
（万元/平方米）与月份 
之间具有较强的线性相关关系，试建立 关于 的回归方程（系数精确到 0.01），政府若不调控，依次相关关系预测第12月份该市新建住宅销售均价；
（2）地产数据研究院在2016年的12个月份中，随机抽取三个月份的数据作样本分析，若关注所抽三个月份的所属季度，记不同季度的个数为X，求X的分布列和数学期望．
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下图是2017年1-11月汽油、柴油价格走势图（单位：元/吨），据此下列说法错误的是（ ）
A. 从1月到11月，三种油里面柴油的价格波动最大
B. 从7月份开始，汽油、柴油的价格都在上涨，而且柴油价格涨速最快
C. 92#汽油与95#汽油价格成正相关
D. 2月份以后，汽油、柴油的价格同时上涨或同时下跌
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下图是2017年1-11月汽油、柴油价格走势图（单位：元/吨），据此下列说法错误的是（ ）
A. 从1月到11月，三种油里面柴油的价格波动最大
B. 从7月份开始，汽油、柴油的价格都在上涨，而且柴油价格涨速最快
C. 92#汽油与95#汽油价格成正相关
D. 2月份以后，汽油、柴油的价格同时上涨或同时下跌
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自2016年下半年起六安市区商品房价不断上涨，为了调查研究六安城区居民对六安商品房价格承受情况，寒假期间小明在六安市区不同小区分别对50户居民家庭进行了抽查，并统计出这50户家庭对商品房的承受价格（单位：元/平方），将收集的数据分成
， 
， 
， 
， 
五组（单位：元/平方），并作出频率分布直方图如图：
（Ⅰ）试根据频率分布直方图估计出这50户家庭对商品房的承受价格平均值（单位：元/平方）；
（Ⅱ）为了作进一步调查研究，小明准备从承受能力超过4000元/平方的居民中随机抽出2户进行再调查，设抽出承受能力超过8000元/平方的居民为
户，求的分布列和数学期望．
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| 分组 | 频数 | 频率 |
| [2，3） | 5 | 0.05 |
| [3，4） | 10 | 0.10 |
| [4，5） | a | 0.15 |
| [5，6） | 24 | 0.24 |
| [6，7） | 18 | 0.18 |
| [7，8） | 12 | b |
| [8，9） | 8 | 0.08 |
| [9，10） | 8 | 0.08 |
| 合计 | 100 | 1.00 |
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