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用这个方程式来预测以下两个国家的心脏病死亡率：一个国家的成人每人每年平均从葡萄酒中摄取1升的酒精，另一个国家是8升。利用这两个计算结果在你的散点图上画出回归直线。
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15.14 强相关但不是线性相关。练习14.19列出了某辆车的速度（每小时英里数）与油耗情况（每加仑英里数）的数据：
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用速度预测油耗情况的线性回归方程式为：
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油耗情况=22.8+（0×速度）
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（a）画出散点图并把这条直线画上去。
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（b）耗油量和速度之间的相关系数是r=0，这对于能否用回归直线来预测油耗情况，提供了什么信息？
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15.15 葡萄酒和心脏病。表15-1列出了葡萄酒消耗量和心脏病死亡率的数据。试着找出一些国与国之间的差别，而且可能和饮酒习惯有交叉。还有，关于整个国家的数据，对于个人并不能提供多少信息。所以仅凭这些数据，不能当作我多喝一点儿葡萄酒，就可以降低患心脏病的风险的证据。
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15.16 相关系数与回归直线。如果两个变量x和y之间的相关系数是r=0，两个变量之间就不存在线性相关关系。事实上，当相关系数为0时，回归直线的斜率也是0。请说明为什么斜率为0就代表x和y之间没有线性相关关系。画一条斜率为0的直线，然后解释为什么在这种情形下，要预测y的值根本不必用x的值。
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15.17 酸雨。酸雨的研究者连续150个星期在科罗拉多州的旷野地区度量雨的酸度。酸度是用pH值来度量的，pH值低代表酸度高。酸雨研究者观察到了pH值与时间的线性相关关系。他们建立的线性回归方程式是：
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pH值=5.43-（0.0053×周数）
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（a）画出这条回归直线。相关性是正还是负？用通俗易懂的语言说明相关性的意义。
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（b）根据方程式来计算，研究开始时（第一周）的pH值与结束时（第150周）的pH值各是多少。
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（c）回归直线的斜率是多少？清楚地说明此斜率对于旷野地区的雨水pH值的改变提供了什么信息。
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（d）用回归直线预测200周后的pH值，这样做是否合理？
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15.18 回归直线。弗雷德把他存的钱藏在床垫下。一开始时，他有他妈妈给的1000美元，之后每年再存250美元。在x年之后，他的存款总数为y，可以用下列方程式表示：
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y=1000+250x
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（a）画出回归直线。（选两个x值，比如0和10，用方程式算出对应的y值。在坐标系中标示出这两点，再画一条通过这两点的直线。）
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（b）20年后，弗雷德的床垫下会有多少钱？
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（c）如果除了一开始的1000美元，弗雷德每年存300美元而不是250美元，那么他在x年后的存款总数y要用怎样的方程式来表示？
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15.19 回归直线。在出生之后的一段时间里，一只公白鼠的体重每周正好增加39克。（这只老鼠的体重增加特别有规律，不过每周39克仍是一个合理的增重幅度。）
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（a）如果这只老鼠出生时重110克，用一个方程式表示它在x周之后的重量。这条直线的斜率是多少？
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（b）画出这条直线从老鼠出生到它10周大的这一段。
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（c）你会不会想用这条直线来预测这只老鼠2岁时的体重？预测一下，再想想结果合不合理。（1磅约等于454克，一只猫重约10磅。）
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15.20 相关系数与回归直线。在练习15.6与练习15.8里，IQ测试分数和平均绩点的相关系数与回归直线的斜率都是正的。在练习15.10与练习15.13里，葡萄酒消耗量和心脏病死亡率的相关系数与回归直线的斜率都是负的。这两个数有没有可能是一正一负？说明你的答案。