题目内容
（请给出正确答案）
考察温度x对产量y的影响，测得下列10组数据：
| 温度(℃) | 20 | 25 | 30 | 35 | 40 | 45 | 50 | 55 | 60 | 65 |
| 产量(kg) | 13.2 | 15.1 | 16.4 | 17.1 | 17.9 | 18.7 | 19.6 | 21.2 | 22.5 | 24.3 |
求y关于x的线性回归方程，检验回归效果是否显著，并预测x=42℃时产量的估值及预测区间(置信度95%)．
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| 温度Xi(℃) | 20 | 25 | 30 | 35 | 40 | 45 | 50 | 55 | 60 | 65 |
| 产量Yi(kg) | 13.2 | 15.1 | 16.4 | 17.1 | 17.9 | 18.7 | 19.6 | 21.2 | 22.5 | 24.3 |
求：
某建材实验室在作陶粒混凝土强度实验中，考察每立方米混凝土的水泥用量x(kg)对28天后的混凝土抗压强度Y(kg/cm2)的影响，测得数据如下表：
| 水泥用量 | 150 | 160 | 170 | 180 | 190 | 200 | 210 | 220 | 230 | 240 | 250 | 260 |
| 抗压强度 | 56.9 | 58.3 | 61.4 | 64.6 | 68.9 | 71.3 | 74.1 | 77.4 | 80.2 | 82.6 | 86.4 | 89.7 |
(1)求Y关于x的线性回归方程；(2)检验回归效果是否显著(α=0.05)．(3)当给定水泥用量为225kg时，估计抗压强度的0.95的预测区间。
某工厂生产某电器产品的产量x(万件)与单位成本y(元)的资料如下：
n=6，∑x=21，∑x2=79，∑xy=1487，∑y=426，
∑y2=30268
要求：
(1)分析产量与单位成本是否存在线性相关，如存在，相关程度如何？
(2)拟合适当的回归模型，并评价拟合优度如何？
(3)估计产量为6万件时，其单位成本置信度为95%的特定值的置信区间。
试利用以上数据：
(1)拟合简单线性回归方程，并对回归系数的经济意义作出解释;
(2)计算决定系数和回归估计的标准误差：：
(3)对β2进行显著水平为5%的显著性检验：
(4)假定明年1月销售收入为800万元，利用拟合的回归方程预测相应的销售成本，并给出置信度为95%的预测区间。
| 在对两个变量x，y进行线性回归分析时有以下步骤： （1）利用回归方程进行预测；（2）收集数据（xi，yi），i=1，2，…，n； （3）求线性回归方程；（4）根据所收集的数据绘制散件图． 则正确的操作顺序是______． |
| 温度x/℃ | 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 |
| 得率y/% | 45 51 54 61 66 70 74 78 85 89 |
下表数据是退火温度x(℃)对黄铜延性Y效应的试验结果，Y是以延长度计算的．
x(℃) | 300 | 400 | 500 | 600 | 700 | 800 |
y(%) | 40 | 50 | 55 | 60 | 67 | 70 |
画出散点图并求Y对于x的线性回归方程．
下面数据是依据10组X和Y的观察值得到的：
∑Yi=1110，∑Xi=1680，∑XiYi=204200
假定满足所有的经典线性回归模型的假设。求：
