（2014•宜春模拟）在2013年9月15日，某市物价部门对本市的5家商场的某种商品的一天销售量及其价格进行调查，5家商场的售价x元和销售量y件之间的一组数据如下表所示：
价格x | 9 | 9.5 | 10 | 10.5 | 11 |
销售量y | 11 | 10 | 8 | 6 | 5 |
由散点图可知，销售量y与价格x之间有较好的线性相关关系，其线性回归方程是：y=﹣3.2x+a，则a=（ ）
A.﹣24 B.35.6 C.40.5 D.40
（2014•福建模拟）已知具有线性相关的两个变量x，y之间的一组数据如下：
x | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
y | 2.2 | 4.3 | 4.5 | 4.8 | 6.7 |
且回归方程是
=0.95x+a，则当x=6时，y的预测值为（ ）
A.8.0 B.8.1 C.8.2 D.8.3
=1.23x+4 B.（2014•江西一模）某商场为了了解毛衣的月销售量y（件）与月平均气温x（℃）之间的关系，随机统计了某4个月的月销售量与当月平均气温，其数据如下表：
月平均气温x（℃） | 17 | 13 | 8 | 2 |
月销售量y（件） | 24 | 33 | 40 | 55 |
由表中数据算出线性回归方程
=bx+a中的b=﹣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毛衣销售量约为（ ）件．
A.46 B.40 C.38 D.58
=
x+
恒过样本中心（
，
），且至少过一个样本点；（2014•石家庄一模）登山族为了了解某山高y（km）与气温x（°C）之间的关系，随机统计了4次山高与相应的气温，并制作了对照表如下：
气温（0C） | 18 | 13 | 10 | ﹣1 |
|
山高 | （km） | 24 | 34 | 38 | 64 |
由表中数据，得到线性回归方程
=﹣2x+
（∈R），由此估计山高为72km处气温的度数是（ ）
A.﹣10 B.﹣8 C.﹣6 D.﹣4
（2014•济宁二模）已知具有线性相关的两个变量x、y之间的一组数据如下表：
x | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
y | 2.2 | 4.3 | 4.5 | 4.8 | 6.7 |
且回归方程
=
x+3.6，则当x=6时，y的预测值为（ ）
A.8.46 B.6.8 C.6.3 D.5.76
（2014•宜昌三模）某车间为了规定工时定额，需要确定加工零件所花费的时间，为此进行了5次试验，收集数据如下：
加工零件x（个） | 10 | 20 | 30 | 40 | 50 |
加工时间y（分钟） | 64 | 69 | 75 | 82 | 90 |
经检验，这组样本数据具有线性相关关系，那么对于加工零件的个数x与加工时间y这两个变量，下列判断正确的是（ ）
A.成正相关，其回归直线经过点（30，75） B.成正相关，其回归直线经过点（30，76）
C.成负相关，其回归直线经过点（30，76） D.成负相关，其回归直线经过点（30，75）
=
x+a且x1+x2+…+x8=6，y1+y2+…+y8=3，则实数a的值是（ ）
B.
C.
D.
B.
C.
D.