（2015秋•内江期末）内江市某镇2009年至2015年中，每年的人口总数y（单位：万）的数据如下表：
| 年 份 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 |
| 年份代号t | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| 人口总数y | 8 | 8 | 8 | 9 | 9 | 10 | 11 |
若t与y之间具有线性相关关系，则其线性回归直线
=
t+
一定过点（ ）
A．（3，9） B．（9，3） C．（6，14） D．（4，11）
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（2015秋•内江期末）内江市某镇2009年至2015年中，每年的人口总数y（单位：万）的数据如下表：
| 年 份 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 |
| 年份代号t | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| 人口总数y | 8 | 8 | 8 | 9 | 9 | 10 | 11 |
若t与y之间具有线性相关关系，则其线性回归直线=t+一定过点（ ）
A．（3，9） B．（9，3） C．（6，14） D．（4，11）
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某地区2008年至2014年中，每年的居民人均纯收入y（单位：千元）的数据如下表：
| 年 份 | 2008 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 |
| 年份代号t | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 人均纯收入y | 2.7 | 3.6 | 3.3 | 4.6 | 5.4 | 5.7 | 6.2 |
对变量t与y进行相关性检验，得知t与y之间具有线性相关关系．
（1）求y关于t的线性回归方程；
（2）预测该地区2017年的居民人均纯收入．
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2008年至2014年中，每年的居民人均纯收入y（单位：千元）的数据如下表：
| 年 份 | 2008 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 |
| 年份代号t | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 人均纯收入y | 2.7 | 3.6 | 3.3 | 4.6 | 5.4 | 5.7 | 6.2 |
对变量t与y进行相关性检验，得知t与y之间具有线性相关关系．
（1）求y关于t的线性回归方程；
（2）预测该地区2017年的居民人均纯收入．
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2008年至2014年中，每年的居民人均纯收入y（单位：千元）的数据如下表：
| 年 份 | 2008 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 |
| 年份代号t | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 人均纯收入y | 2.7 | 3.6 | 3.3 | 4.6 | 5.4 | 5.7 | 6.2 |
对变量t与y进行相关性检验，得知t与y之间具有线性相关关系．
（1）求y关于t的线性回归方程；
（2）预测该地区2017年的居民人均纯收入．
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2009年至2015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 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 |
| 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y关于t的线性回归方程；
（2）利用（1）中的回归方程，分析2009年至2015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2017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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（2015秋•内江期末）为求使不等式1+2+3+…+n＜60成立的最大正整数n，设计了如图所示的算法，则图中“”处应填入（ ）
A．i+2 B．i+1 C．i D．i﹣1
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（2015秋•内江期末）阅读下面程序．
若a=4，则输出的结果是 ．
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（2015秋•内江期末）若一个几何体的正视图是一个三角形，则该几何体不可能是（ ）
A．圆锥 B．圆柱 C．棱锥 D．棱柱
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（2015秋•内江期末）一个棱长为2的正方体被一个平面截去一部分后，剩余部分的三视图如图所示，则该截面的面积为 ．
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（2015秋•内江期末）若直线2x﹣y﹣4=0在x轴和y轴上的截距分别为a和b，则a﹣b的值为（ ）
A．6 B．2 C．﹣2 D．﹣6
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