摘要：3．求线性回归方程的基本步骤．
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研究性学习小组为了解某生活小区居民用水量y（吨）与气温x（℃）之间的关系，随机统计并制作了5天该小区居民用水量与当天气温的对应表：
（Ⅰ）若从这随机统计的5天中任取2天，求这2天中有且只有1天用水量低于40吨的概率（列出所有的基本事件）；
（Ⅱ）由表中数据求得线性回归方程
=
x+
中的
≈1.4，试求出
的值，并预测当地气温为5℃时，该生活小区的用水量．
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| 日期 | 9月5日 | 10月3日 | 10月8日 | 11月16日 | 12月21日 |
| 气温x（℃） | 18 | 15 | 11 | 9 | -3 |
| 用水量y（吨） | 57 | 46 | 36 | 37 | 24 |
（Ⅱ）由表中数据求得线性回归方程
| ? |
| y |
| ? |
| b |
| ? |
| a |
| ? |
| b |
| ? |
| a |
假定小麦基本苗数x与成熟期有效穗y之间存在相关关系,今测得5组数据如下:
x | 15.0 | 25.8 | 30.0 | 36.6 | 44.4 |
y | 39.4 | 42.9 | 42.9 | 43.1 | 49.2 |
求y与x之间的线性回归方程,并对基本苗数56.7预报有效穗.
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