有人收集了春节期间平均气温与某取暖商品销售额的有关数据如下表：平均气温（℃） -2 -3 -5 -6 销售额（万元）

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1. 有人收集了春节期间平均气温与某取暖商品销售额的有关数据如下表：

平均气温（℃）

-2

-3

-5

-6

销售额（万元）

20

23

27

30

根据以上数据，用线性回归的方法，求得销售额y与平均气温x之间线性回归方程 $\text{[math]}$ 的系数 $\text{[math]}$ .则预测平均气温为-8℃时该商品销售额为( )

A . 34.6万元 B . 35.6万元 C . 36.6万元 D . 37.6万元

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1. 已知某种商品的广告费支出 $x$ （单位：万元）与销售额 $y$ （单位：万元）之间有如下对应数据：

$x$

2

4

5

6

8

$y$

30

40

50

60

70

根据上表可得回归方程 $\hat{y} = \hat{b} x + \hat{a}$ ，计算得 $\hat{b} = 7$ ，则当投入12万元广告费时，销售额的预报值为（）

A . 75万元 B . 85万元 C . 99万元 D . 105万元

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2. 商家为了解某品牌取暖器的月销售量y（台）与月平均气温x（℃）之间的关系，随机统计了某4个月该品牌取暖器的月销售量与当月平均气温，其数据如下表；
平均气温（℃）
17
13
8
2
月销售量（台）
24
33
40
55
由表中数据算出线性回归方程 $\hat{y} = \hat{b} x + \hat{a}$ 中的 $\hat{b} = - 2$ ，据此估计平均气温为0℃的那个月，该品牌取暖器的销售量约为（）台．

A . 56 B . 58 C . 60 D . 62

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3. 某地为了解居民的每日总用电量y（万度）与气温x（ $℃$ ）之间的关系，收集了四天的每日总用电量和气温的数据如表：

气温x（ $℃$ ）

19

13

9

$- 1$

每日总用电量y（万度）

24

34

38

64

经分析，可用线性回归．方程 $\hat{y} = - 2 x + a$ 拟合y与x的关系．据此预测气温为 $14 ℃$ 时，该地当日总用电量y（万度）为（）

A . 30 B . 31 C . 32 D . 33

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