参考答案：（1）建立回归模型。经过分析，发现该地区镀锌钢板消费量与第二产业产值之间存在线性关系，将镀锌钢板设为因变量y，以第二产业产值为自变量x，建立一元回归模型：
y=a+bx

（2）计算参数。采用最小二乘法，计算出相关参数：

3）相关检验。

在α=0.05时，自由度=n-2=10-2=8，查相关系数表，得R0.05=0.632。
因为R=0.978>0.632=R0.05，故在α=0.05的显著性检验水平上，检验通过，说明第二产业产值与镀锌钢板需求量线性关系合理。相关计算见下表。

注：本表尾数误差系计算机自动圆整所致，因而手算结果与机算会有误差。
（4）t检验。

在α=0.05时，自由度=n-2=10-2=8，查t检验表，得t（α/2，8）=t（0.025，8）=2.306。
因为tb=13.309>2.306=t（0.025，8），故在α=0.05的显著性检验水平上，t检验通过，说明第二产业产值与镀锌钢板需求量线性关系明显。
年当地第二产业年增长速度为7%，则2020年地区第二产业产值将达到：
x（2020）=（1+r）5×x2015=（1+7%）5X2.835=3.976（千亿元）
于是，2020年当地镀锌钢板需求点预测为：
y（2020）=a+bx（2020）=-14.23+12.869×3.976=36.94（万吨）
区间预测：

于是，在α=0.05的显著性检验水平上，2020年镀锌钢板需求量的置信区间为：

即有95%的可能性在（32.31，41.57）的区间内。

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答案解析:

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