某地区2011年至2017年农村居民家庭人均纯收入（单位：千元）的数据如下表：（1）若关于...

某地区2011年至2017年农村居民家庭人均纯收入（单位：千元）的数据如下表：

（1）若关于的线性回归方程为，根据图中数据求出实数并预测2018年该地区农村居民家庭人均纯收入；

（2）在2011年至2017年中随机选取两年，求这两年人均纯收入高于3.6千元的概率.

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某地区2011年至2017年农村居民家庭人均纯收入（单位：千元）的数据如下表：

（1）若关于的线性回归方程为，根据图中数据求出实数并预测2018年该地区农村居民家庭人均纯收入；

（2）在2011年至2017年中随机选取三年，记表示三年中人均纯收入高于3.6千元的个数，求的分布列和.

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某地区2007年至2013年农村居民家庭纯收入y（单位：千元）的数据如下表：

（1）求关于的线性回归方程；

（2）利用（Ⅰ）中的回归方程，分析2007年至2013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2015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法估计公式分别为：

，

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西部大开发给中国西部带来了绿色，人与环境日趋和谐，群众生活条件和各项基础设施得到了极大的改善，西部某地区2009年至2015年农村居民家庭人均纯收入（单位：千元）的数据如下表：

（Ⅰ）求关于的线性回归方程；

（Ⅱ）利用（Ⅰ）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：

， （其中， 为样本平均值）.

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某地区2007年至2013年农村居民家庭纯收入y（单位：千元）的数据如下表：

（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2007年至2013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2015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法估计公式分别为：

，

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从某居民区随机抽取10个家庭，获得第个家庭的月收入（单位：千元）与月储蓄（单位：千元）的数据资料，算得，，，．

（1）求家庭的月储蓄对月收入的线性回归方程；

（2）若该居民区某家庭月收入为7千元，预测该家庭的月储蓄．

附：线性回归方程中，，．

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从某居民区随机抽取10个家庭，获得第个家庭的月收入（单位：千元）与月储蓄（单位：千元）的数据资料，算得，，，．

（1）求家庭的月储蓄对月收入的线性回归方程；

（2）若该居民区某家庭月收入为7千元，预测该家庭的月储蓄．

附：线性回归方程中，，．

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从某居民区随机抽取10个家庭，获得第i个家庭的月收入xi（单位：千元）与月储蓄yi（单位：千元）的数据资料，算得，，，．

（1）求家庭的月储蓄y对月收入x的线性回归方程y=bx+a；

（2）判断变量x与y之间是正相关还是负相关；

（3）若该居民区某家庭月收入为7千元，预测该家庭的月储蓄．

附：线性回归方程y=bx+a中，，，其中，为样本平均值，线性回归方程也可写为．

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某地随着经济的发展，居民收入逐年增大，下表是该地一农业银行连续五年的储蓄存款（年底余额），如下表：

为了研究方便，工作人员将上表的数据进行了处理，，得到下表：

（1）求关于的线性回归方程；

（2）求关于的线性回归方程；

（3）用所求回归方程预测，到2020年底，该地储蓄存款额大约可达多少？

（附：线性回归方程，，）

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