【知识点】
1. 回归分析：在统计学中，回归分析是一种研究变量间关系的方法。题目中的线性回归方程 `y = 1.917x + 7.9` 表示变量 `y` 随着变量 `x` 的增加而线性增加，其中1.917是斜率，表示`x`每增加一个单位，`y`平均增加的数量。
2. 最小二乘法：这是一种估计回归参数的方法，它通过最小化残差平方和来找到最佳拟合直线，即使得所有数据点到直线的距离平方和最小。
3. 相关系数：相关系数`r`用于度量两个变量之间的线性相关程度，取值范围在-1到1之间。当`r > 0`时，表示正相关；`r < 0`表示负相关；`r`越接近1或-1，相关性越强。
4. 回归直线：回归直线通过样本点的中心，即平均值`(x̄, ȳ)`，这意味着回归方程满足`ȳ = bx̄ + a`。
5. 线性相关性：两个变量之间的线性相关意味着它们之间的关系可以用一条直线来近似描述。
6. 回归方程应用：如果已知回归方程，可以通过代入自变量的值来预测因变量的值，例如题目中的物理成绩预测。
7. 概率计算：在概率问题中，可以使用条件概率来计算事件发生的可能性，例如第14题中元件使用寿命超过2年的概率。
8. 独立事件：事件A和B独立意味着A的发生不会影响B发生的概率。
9. 逻辑关系：在算法和流程图中，判断框通常包含条件语句，决定程序的执行路径。
10. 抽样调查和假设检验：在统计推断中，使用χ²检验来判断两个分类变量之间是否存在关联，如第15题中的年龄与使用微信支付的关系。
11. 等差数列和等比数列的性质：等差数列的性质是任意两项之和等于中间项的2倍，等比数列的性质则是类似的，但涉及乘积而非加法。
12. 算法设计：算法是解决问题或执行任务的明确步骤，框图表示了算法的流程，其中判断框用于控制流程的分支。
13. 数据预测：利用回归方程可以对未观测到的数据进行预测，例如第13题中使用回归模型预测新的`y`值。
14. 概率计算：根据已知的概率，可以计算复合事件的概率，例如元件在1年后未失效，再持续1年也未失效的概率。
15. 卡方检验：χ²检验是用于检验分类变量间关联性的统计方法，第15题中用来确定使用微信支付是否与年龄显著相关。
16. 系数的符号：在回归分析中，斜率系数的符号决定了因变量随着自变量变化的方向，正号表示正相关，负号表示负相关。
以上是题目中涉及到的主要数学知识点，包括回归分析、统计推断、概率计算、逻辑关系、数列性质以及算法设计等多个方面。这些知识点是高中数学课程中的重要内容，也是进一步学习统计学和数据分析的基础。
