(2)请根据上表提供的数据，用最小二乘法求出y关于x的回归直线方程\s\up6(^(^) ＝\s\up6(^(^) x＋\s\up6(^(^) ；

(3)试根据求出的回归直线方程，预测记忆力为9的同学的判断力.

解　(1)如图：

(2)ni＝1xiyi＝6×2＋8×3＋10×5＋12×6＝158，

＝＝9，

＝＝4，

ni＝1x＝62＋82＋102＋122＝344，

\s\up6(^(^) ＝＝＝0.7，

\s\up6(^(^) ＝－\s\up6(^(^) ＝4－0.7×9＝－2.3，

故线性回归方程为\s\up6(^(^) ＝0.7x－2.3.

(3)由(2)中回归直线方程，当x＝9时，\s\up6(^(^) ＝0.7×9－2.3＝4，预测记忆力为9的同学的判断力约为4.

探究点二　相关性检验

思考1　给出n对数据，按照公式求出的回归直线方程，是否一定能反映这组成对数据的变化规律？

答　如果数据散点图中的点都大致分布在这条直线附近，这条直线就能反映这组成对数据的变化规律，否则求出的方程没有实际意义.

思考2　怎样定量确定两个变量的相关关系？

答　可以通过计算相关系数r来确定，若|r|>r0.05，可以有95%的把握认为两个变量具有线性相关关系；若|r|≤r0.05，则没有理由认为两个变量具有线性相关关系，此时寻找回归直线方程毫无意义.

例2　维尼纶纤维的耐热水性能的好坏可以用指标"缩醛化度"y来衡量，这个指标越高，耐热水性能也越好，而甲醛浓度是影响缩醛化度的重要因素，在生产中常用甲醛浓度x(g/L)去控制这一指标，为此必须找出它们之间的关系，现安排一批实验，获得如下数据：