摘要：由表中数据得线性回归方程中.预测当气温为时.用电量的度数约为 ▲ .
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某商场在销售过程中投入的销售成本
与销售额
的统计数据如下表：
|
销售成本x(万元) |
3 |
4 |
6 |
7 |
|
销售额 |
25 |
34 |
49 |
56 |
根据上表可得，该数据符合线性回归方程：
．由此预测销售额为100万元时，投入的销售成本大约为 ；
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某商场在销售过程中投入的销售成本
与销售额
的统计数据如下表：
| 销售成本x(万元) | 3 | 4 | 6 | 7 |
| 销售额（万元） | 25 | 34 | 49 | 56 |
．由此预测销售额为100万元时，投入的销售成本大约为 ；
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某商场在销售过程中投入的销售成本
与销售额
的统计数据如下表：
根据上表可得，该数据符合线性回归方程：
．由此预测销售额为100万元时，投入的销售成本大约为 ；
与销售额的统计数据如下表：| 销售成本x(万元) | 3 | 4 | 6 | 7 |
| 销售额（万元） | 25 | 34 | 49 | 56 |
．由此预测销售额为100万元时，投入的销售成本大约为 ；对两个变量y和x进行回归分析，得到一组样本数据：（x1，y1），（x2，y2），…，（xn，yn），则下列说法中不正确的是
（ ）
（ ）
A、由样本数据得到的回归方程
| ||||||||||
| B、用相关指数R2来刻画回归效果，R2越小，说明模型的拟合效果越好 | ||||||||||
| C、残差平方和越小的模型，拟合的效果越好 | ||||||||||
| D、在线性回归模型中，R2=0.92表示解释变量解释了92%的预报变量 |
与
之间具有很强的线性相关关系，现观测得到
的四组观测值并制作了右边的对照表，由表中数据粗略地得到线性回归直线方程为
，其中
的值没有写上．当
等于
时，预测
