1.现测得变量x与y的数据如下表：
i |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
x |
49.2 |
50.0 |
49.3 |
49.0 |
49.0 |
49.5 |
49.8 |
49.9 |
50.2 |
50.2 |
y |
16.7 |
17.0 |
26.8 |
16.6 |
16.7 |
16.8 |
16.9 |
17.0 |
17.0 |
17.1 |
（1）建立数据文件，执行二元相关命令，判断变量x与y之间是否有线性相关关系；
（2）若线性相关，执行Analyze→Regression→Linear命令分别求出y关于x和x关于y的回归方程；比较二者的不同。
2.某研究所每年的净收益(income)的主要影响因素为该所每年实际研究费用（fee）和研究人员数量（invest），收集近九年来的数据资料如下：
fee（万元） |
123.5 |
123.8 |
125.6 |
126.4 |
127.1 |
127.3 |
128.9 |
130.4 |
131.8 |
invest（人） |
254 |
257 |
275 |
290 |
295 |
296 |
311 |
326 |
341 |
income（万元） |
1600 |
1630 |
1660 |
1690 |
1720 |
1750 |
1780 |
1840 |
1870 |
建立数据文件，求因变量income对自变量fee和invest的线性回归方程，给出分析结果报告。如设自变量fee和invest取下列各对数值时，求出income的预测值。
fee ： |
135、140、160、188、200 |
invest ： |
360、380、400、400、410 |
3.研究某地区土壤中所含植物可给磷的情况，得到下列表中的数据：
土壤子样序号 |
x1 |
x2 |
x3 |
y |
土壤子样序号 |
x1 |
x2 |
x3 |
y |
1 |
0.4 |
53 |
158 |
64 |
10 |
10.9 |
37 |
111 |
76 |
2 |
0.4 |
23 |
163 |
60 |
11 |
12.6 |
58 |
112 |
51 |
3 |
0.6 |
34 |
157 |
61 |
12 |
11.6 |
29 |
173 |
93 |
4 |
1.7 |
65 |
123 |
77 |
13 |
23.1 |
46 |
114 |
96 |
5 |
1.9 |
36 |
143 |
54 |
14 |
23.1 |
50 |
134 |
77 |
6 |
9.4 |
44 |
46 |
81 |
15 |
21.6 |
44 |
73 |
93 |
7 |
3.1 |
19 |
37 |
71 |
16 |
23.1 |
56 |
168 |
95 |
8 |
4.7 |
24 |
59 |
54 |
17 |
26.8 |
58 |
202 |
168 |
9 |
10.1 |
31 |
117 |
93 |
18 |
29.9 |
51 |
124 |
99 |
其中：x1为土壤中含无机磷浓度；
x2为土壤中溶于K2C03溶液并受溴化物水解的无机磷浓度；
x3为土壤中溶于K2C03溶液但不受溴化物水解的无机磷浓度；
y为种植在20°C土壤内的玉米中的可给态磷。
建立数据文件，执行Analyze → Regression → Linear命令并选择逐步回归，求y关于x1、x2、x3、的线性回归方程，并给出分析报告。