环保部门研究发现某地的PM10浓度与车流量之间有线性相关关系现采集到该地一周内车流量x与PM10浓度y的数据如表：

时间	车流量单位：万辆	PM10浓度单位：
星期一
星期二
星期三
星期四
星期五
星期六
星期日

 
Ⅰ在如图所示的坐标系中作出表中数据的散点图；
Ⅱ根据表中统计数据，求出线性回归方程计算b时精确到，计算a时精确到；
Ⅲ为净化空气，该地决定下周起在工作日星期一至星期五限号假设限号时每个工作日的车流量为表中对应工作日的，试预测下周星期三的PM10浓度精确到
参考公式：，．
参考数据，，，．

某公司决定投人资金进行产品研发以提高产品售价.已知每件产品的制造成本为元，若投人的总的研发成本(万元)与每件产品的销售单价(元)的关系如下表:

（1）求关于的线性回归方程;
（2）市场部发现，销售单价(元)与销量(件)存在以下关系：，.根据（1）中结果预测，当为何值时，可获得最高的利润？
附:，.

下图是我国2008年至2014年生活垃圾无害化处理量（单位：亿吨）的折线图

（1）由折线图看出，可用线性回归模型拟合与的关系，请建立关于的回归方程（系数精确到0.01）；
（2）预测2018年我国生活垃圾无害化处理量.
附注：
参考公式：设具有线性相关关系的两个变量的一组观察值为，
则回归直线方程的系数为：
， .
参考数据: ，.

从某中学高三年级随机选取4名男生，统计他们的身高（单位：）和体重（单位：），得到数据如下表：

编号	1	2	3	4
身高	165	170	175	178
体重	60	64	70	74

 
（1）根据表中数据建立体重关于身高的回归方程（系数精确到0.01）；
（2）利用（1）的回归方程，分析这4名男生的体重关于身高的变化趋势，并预测一位身高为的男生的体重.
附：回归方程的斜率和截距的最小二乘法公式分别为：，

某饮料公司根据市场调查数据分析得到以下结果：如果某款饮料年库存积压率低于千分之一，则该款饮料为畅销产品，可以继续大量生产.如果年库存积压率高于千分之一，则说明需要调整生产计划.现公司2013-2018年的某款饮料生产，年销售利润及年库存积压相关数据如下表所示：

注：年库存积压率
（1）从公司2013-2018年的相关数据中任意选取年的数据，求该款饮料这年中至少有年畅销的概率.
（2）公司根据上表计算出年销售利润与年生产件数的线性回归方程为.现公司计划2019年生产千万件该款饮料，且预计2019年可获利千万元.但销售部门发现，若用预计的2019年的数据与2013-2018年中畅销年份的数据重新建立回归方程，再通过两个线性回归方程计算出来的2019年年销售利润误差不超过千万元，该款饮料的年库存积压率可低于千分之一.如果你是决策者，你认为2019年的生产和销售计划是否需要调整？请说明理由.
（参考公式：，，）
第二次建立线性回归方程的参考数据：，
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