月销售量y(件) 24 33 40 55 由表中数据算出线性回归方程\s\up6(^(^)＝\s\up6(^(^)x＋\s\up6(^(^)中的\s\up6(^(^)≈－2.气象部门预测下个月的平均气温约为6 ℃，据此估计，该商场下个月该品牌羽绒服的销售量的件数约为________．

解析：由表格得(，)为(10,38)，又(，)在回归直线\s\up6(^(^)＝\s\up6(^(^)x＋\s\up6(^(^)上，且\s\up6(^(^)≈－2，

∴38＝－2×10＋\s\up6(^(^)，\s\up6(^(^)＝58，所以\s\up6(^(^)＝－2x＋58，当x＝6时，\s\up6(^(^)＝－2×6＋58＝46.

答案：46

9．在研究硝酸钠的可溶性程度时，对于不同的温度观测它在水中的溶解度，得观测结果如表：

温度(x) 0 10 20 50 70 溶解度(y) 66.7 76.0 85.0 112.3 128.0 由资料看y与x呈线性相关，试求回归方程．

解析：＝30，＝＝93.6.

\s\up6(^(^)＝\s\up6(－(x,\s\up6(－)＝＝≈0.880 9.

\s\up6(^(^)＝－\s\up6(^(^)＝93.6－0.880 9×30＝67.173.

故回归方程为\s\up6(^(^)＝0.880 9x＋67.173.

10．某地10户家庭的年收入和年饮食支出的统计资料如下表：

年收入x/万元 2 4 4 6 6 6 7 7 8 10 年饮食支出y

/万元 0.9 1.4 1.6 2.0 2.1 1.9 1.8 2.1 2.2 2.3 (1)根据表中数据，确定家庭的年收入和年饮食支出是否具有相关关系；

(2)如果某家庭年收入为9万元，预测其年饮食支出．

解析：由题意知，年收入x为解释变量，年饮食支出y为预报变量，作散点图如下图所示：

从图中可以看出，样本点呈条状分布，年收入和年饮食支出有比较好的线性相关关系，因此可以用线性回归方程刻画它们之间的关系．