某生物兴趣小组对冬季昼夜温差与反季节新品种大豆发芽数之间的关系进行研究，他们分别记录了月日至月日每天的昼夜温差与实验室每天颗种子的发芽数，得到以下表格

该兴趣小组确定的研究方案是：先从这组数据中选取组数据，然后用剩下的组数据求线性回归方程，再用被选取的组数据进行检验.
(1) 求统计数据中发芽数的平均数与方差；
(2) 若选取的是月日与月日的两组数据，请根据月日至月日的数据，求出发芽数关于温差的线性回归方程，若由线性回归方程得到的估计数据与所选取的检验数据的误差不超过，则认为得到的线性回归方程是可靠的，问得到的线性回归方程是否可靠？ 附：线性回归方程中斜率和截距最小二乘估法计算公式：
，

某汽车的使用年数与所支出的维修费用的统计数据如表：

使用年数（单位：年）	1	2	3	4	5
维修总费用（单位：万元）	0.5	1.2	2.2	3.3	4.5

 
根据上表可得关于的线性回归方程=，若该汽车维修总费用超过10万元就不再维修，直接报废，据此模型预测该汽车最多可使用（　　）

A．11年

B．10年

C．9年

D．8年

某研究机构对春节燃放烟花爆竹的天数与雾霾天数进行统计分析，给出下表数据：

	2	3	5	7	8
	1	2	2	4	6

 
（1）请根据上表提供的数据，用最小二乘法求出关于的线性回归方程；
（2）试判断与之间是正相关还是负相关，并预测燃放烟花爆竹的天数为9天时的雾霾天数约为几天？
（参考公式：，.）

某新上市的电子产品举行为期一个星期（7天）的促销活动，规定购买该电子产品可免费赠送礼品一份，随着促销活动的有效开展，第五天工作人员对前五天中参加活动的人数进行统计，y表示第x天参加该活动的人数，得到统计表格如下，经计算得.

x	1	2	3	4	5
y	4	m	10	23	22

 
（1）若y与x具有线性相关关系，请根据上表提供的数据，用最小二乘法求出y关于x的线性回归方程；
（2）预测该星期最后一天参加该活动的人数（按四舍五入取到整数）.
参考公式：
，

某新上市的电子产品举行为期一个星期（7天）的促销活动，规定购买该电子产品可免费赠送礼品一份，随着促销活动的有效开展，第五天工作人员对前五天中参加活动的人数进行统计，表示第天参加该活动的人数，得到统计表格如下：

	1	2	3	4	5
	4	6	10	23	22

 
（1）若与具有线性相关关系，请根据上表提供的数据，用最小二乘法求出关于的线性回归方程；
（2）预测该星期最后一天参加该活动的人数（按四舍五入取到整数）．
参考公式：，

下面给出了根据我国2012年~2018年水果人均占有量y（单位：kg）和年份代码x绘制的散点图（2012年~2018年的年份代码x分别为1~7）．

（1）根据散点图相应数据计算得，，求y关于x的线性回归方程；
（2）估计我国2023年水果人均占有量是多少？（精确到1kg）．
附：回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：
，．

某社区居民2012年至2018年人均收入(单位:万元)的统计数据如下表:

年份	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018
年份代号	1	2	3	4	5	6	7
人均收入	2.9	3.3	3.6	4.4	4.8	5.2	5.9

 
已知变量,具有线性相关关系.
(Ⅰ)求关于的线性回归方程;
(Ⅱ)利用(Ⅰ)中的线性回归方程,分析2012年至2018年该社区居民人均收入的变化情况,并预测该社区居民2020年的人均收入.
附参考公式:线性回归方程中,,.

某洗车店对每天进店洗车车辆数x和用次卡消费的车辆数y进行了统计对比，得到如下的表格：

车辆数x	10	18	26	36	40
用次卡消费的车辆数y	7	10	17	18	23

 
Ⅰ根据上表数据，用最小二乘法求出y关于x的线性回归方程；的结果保留两位小数
Ⅱ试根据求出的线性回归方程，预测时，用次卡洗车的车辆数．
参考公式：由最小二乘法所得回归直线的方程是；其中，，．

随着我国中医学的发展，药用昆虫的使用相应愈来愈多.每年春暖以后至寒冬前，是昆虫大量活动与繁殖季节，易于采集各种药用昆虫.已知一只药用昆虫的产卵数与一定范围内的温度有关，于是科研人员在3月份的31天中随机挑选了5天进行研究，现收集了该种药用昆虫的5组观测数据如下表：

日期	2日	7日	15日	22日	30日
温度	10	11	13	12	8
产卵数/个	23	25	30	26	16

 
（1）从这5天中任选2天，记这两天药用昆虫的产卵分别为，，求事件“，均不小于25”的概率；
（2）科研人员确定的研究方案是：先从这五组数据中任选2组，用剩下的3组数据建立关于的线性回归方程，再对被选取的2组数据进行检验.
（ⅰ）若选取的是3月2日与30日的两组数据，请根据3月7日、15日和22日这三天的数据，求出关于的线性回归方程；
（ⅱ）若由线性回归方程得到的估计数据与选出的检验数据的误差均不超过2个，则认为得到的线性回归方程是可靠的，试问（ⅰ）中所得的线性回归方程是否可靠？
附：回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为，.

某商店为了解气温对某产品销售量的影响，随机记录了该商店月份中天的日销售量（单位：千克）与该地当日最低气温（单位：℃）的数据，如表所示：
 
（1）求与的回归方程：
（2）判断与之间是正相关还是负相关；若该地月份某天的最低气温为，请用（1）中的回归方程预测该商店当日的销售量．
参考公式：，．