某产品的广告费用x与销售额y的统计数据如下表
| 广告费用x（万元） | 4 | 2 | 3 | 5 | | 销售额y（万元） | 49 | 26 | 39 | 54 |
答案
由图表中的数据可知=(4+2+3+5)==3.5，=(49+26+39+54)=42，
即样本中心为（3.5，42），将点代入回归方程
| | y |
=
| | b |
x+
| | a |
，得42=9.4×3.5+
| | a |
，
解得
| | a |
=9.1．
故答案为：9.1． |
举一反三
给出下列结论：
（1）在回归分析中，可用指数系数R2的值判断模型的拟合效果，R2越大，模型的拟合效果越好；
（2）在回归分析中，可用残差平方和判断模型的拟合效果，残差平方和越大，模型的拟合效果越好；
（3）在回归分析中，可用相关系数r的值判断模型的拟合效果，r越大，模型的拟合效果越好；
（4）在回归分析中，可用残差图判断模型的拟合效果，残差点比较均匀地落在水平的带状区域中，说明这样的模型比较合适．带状区域的宽度越窄，说明模型的拟合精度越高．
以上结论中，正确的有（ ）个．| A．1 | B．2 | C．3 | D．4 | 若根据10名儿童的年龄 x（岁）和体重 y（㎏）数据用最小二乘法得到用年龄预报体重的回归方程是 y=2x+7，已知这10名儿童的年龄分别是 2、3、3、5、2、6、7、3、4、5，则这10名儿童的平均体重是（ ）| A．17㎏ | B．16㎏ | C．15㎏ | D．14㎏ | 在对两个变量x，y进行线性回归分析时，有下列步骤：
①对所求出的回归直线方程作出解释；
②收集数据（xi，yi），i=1，2，…，n；
③求线性回归方程；
④求相关系数；
⑤根据所搜集的数据绘制散点图．
如果根据可形性要求能够作出变量x，y具有线性相关结论，则在下列操作顺序中正确的是（ ）| A．①②⑤③④ | B．③②④⑤① | C．②④③①⑤ | D．②⑤④③① | 下表是x与y之间的一组数据，则y关于x的线性回归方程  必过点（ ）
| x | 0 | 1 | 2 | 3 | | y | 1 | 3 | 5 | 7 | 某产品的广告费用x与销售额y的统计数据如下表：
| 广告费用x（万元） | 2 | 3 | 4 | 5 | | 销售额y（万元） | 27 | 39 | 48 | 54 |
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